▲ 건물에너지 세션 전경.

지난 6월24일부터 26일까지 진행된 대한설비공학회 하계학술대회 ‘건물에너지’ 세션에서는 친환경 건물 조성을 위한 다양한 연구사례가 공유됐다.

GR 성능격차, 재실자 행태 반영 필요
윤병수 서울시립대 회원은 ‘대리모델 및 SHAP 분석을 활용한 그린리모델링 에너지성능 개선 효과의 행태 영향력 분석’을 주제로 발표했다.

최근 국내에서는 2030 국가온실가스감축목표(NDC)와 2050 탄소중립 달성을 위해 공공건축물의 에너지효율을 높이는 그린리모델링(GR)사업이 진행되고 있다.

그러나 그린리모델링 성능개선을 예측한 시뮬레이션 결과와 달리 실제 에너지사용량이 개선되지 않는 성능격차가 발생하는 사례가 나타나고 있다. 이에 따라 수행된 연구는 재실자 행태변수의 다양성과 변동성을 반영한 운영시나리오를 대리모델로 구현하고 행태변수별 민감도를 정량화하기 위해 수행됐다. 이를 통해 GR 이후 실제 에너지사용량 절감효과를 평가할 때 행태요인의 변동성 반영이 유의미한지 확인했다.

연구는 연면적 991.09m², 지상 3층·지하 1층 등 총 4층 규모의 어린이집을 대상으로 진행됐다. 대상건물은 냉방장치로 PAC(패키지에어컨)를, 난방장치로 입형식 가스보일러를 사용하고 있었다. 냉방기간은 6월부터 9월, 난방기간은 1월부터 4월과 10월부터 12월까지로 설정했다.

연구진은 DesignBuilder와 EnergyPlus를 활용해 해석모델을 구축하고 M&V를 진행했다. 그린리모델링 이전 정보를 기반으로 실측 에너지사용량을 기저분리했으며 ASHRAE Guideline 14 기준에 따라 난방용 가스에너지와 냉방용 전기에너지의 신뢰성을 검토했다. M&V 결과 난방기기의 가스에너지 MBE와 CV(RMSE)는 각각 –3%, 14%, 냉방기기의 전기에너지는 각각 3%, 12%로 나타났다.

GR 적용사항으로는 창호는 기존 18mm 복층유리에서 24mm 로이복층유리로 개선됐으며 U-value는 3.70W/m²K에서 1.25W/m²K로 변경됐다. 냉방기기는 기존 PAC 13개에서 PAC 12개와 EHP 1개로 변경됐다.

윤병수 서울시립대 회원은 "그린리모델링 이후 해석모델을 기준으로 행태변수를 선정한 뒤 LHS를 활용해 행태변수 시나리오를 구성하고 XGBoost 학습데이터를 구축했다"라며 "대리모델은 EnergyPlus의 에너지해석을 빠르게 모사하고 LHS 시나리오에 따른 에너지해석을 연속적으로 수행할 수 있다"고 말했다.

연구진은 XGBoost 기반 대리모델을 구축한 뒤 5-fold 교차검증을 통해 신뢰성을 확보했다. 검증이 완료된 대리모델을 활용해 SHAP 분석을 진행하고 월별 냉난방기간 내 행태변수의 민감도를 도출했다.

난방기간 가스사용량에 대한 SHAP 민감도 분석 결과 난방기기 운영이 시작·종료되는 4월과 10월을 제외한 난방기간에서는 난방 셋포인트의 영향도가 가장 높게 나타났다.

또한 침기량과 운영시간 변동도 상대적으로 높은 민감도를 보였다. 반면 난방기기 운영이 시작되는 10월과 종료되는 4월에는 난방 셋포인트보다 난방 시작일과 종료일의 영향도가 높게 나타났다. 이는 냉난방기기 운영 시작·종료 시점 변화가 해당 기간 에너지사용량 예측에 큰 영향을 미친 것으로 분석됐다.

윤병수 서울시립대 회원은 “냉방기간 전기사용량에 대한 SHAP 민감도 분석에서는 냉방기기 운영 시작·종료 시기를 제외한 7월과 8월에서 냉방 셋포인트의 영향도가 가장 높게 나타났다”라며 “이외에는 침기량과 운영시간이 상대적으로 높은 민감도를 보였다”고 말했다.

성능격차 저감분석 결과 대리모델 최적 예측값과 실제 에너지사용량 간 오차율은 난방기간 중 3월, 10월, 12월에서 0%로 나타났다. 1월, 2월, 4월, 11월은 7~10%의 오차율을 보였다. 냉방기간은 6월에 6%의 오차율을 보였으며 7월, 8월, 9월은 0%로 나타났다.

윤병수 서울시립대 회원은 “기존 시뮬레이션과 실제 사용량간 성능격차는 난방용 가스에너지에서 3.5~37% 수준이었다”라며 “행태 시나리오를 반영한 대리모델 적용 후 0~10% 수준으로 줄었으며 냉방용 전기에너지는 기존 7.8~56.5% 수준의 성능격차가 0~6% 수준으로 개선됐다”고 말했다.

지중열교환기 존별운전, 지열HP 에너지절감 가능

▲ 박영준 인하대학교 회원.

박영준 인하대학교 회원은 ‘지열히트펌프 시스템의 에너지절감을 위한 지중열교환기 구역별 운전 전략’을 주제로 발표했다.

지열히트펌프시스템은 연중 안정적인 온도 특성을 갖는 지중을 열원으로 활용하는 고효율 열원시스템이다. 지중과 열교환을 위해 수직 밀폐형 지중열교환기가 활용되며 국내에서는 약 150~200m 깊이로 천공한 뒤 보어홀 내부에 열교환 배관을 매설하는 방식이 널리 적용된다.

그러나 지열히트펌프시스템을 효율적으로 운영하기 위해서는 부하불균형과 열간섭을 고려해야 한다.

냉난방부하 차이가 크지 않을 경우 큰 문제가 없지만 냉방부하가 큰 건물에서는 지중으로 버려지는 열이 많아져 지중온도가 장기적으로 상승하고 열교환효율이 저하될 수 있다. 또한 여러 개의 보어홀이 설치된 경우 보어홀 간 열적 영향을 주고받아 특정 지중열교환기의 열교환효율이 떨어질 수 있다.

기존 지열히트펌프시스템은 건물부하 크기와 관계없이 전체 지중열교환기를 일괄 가동하는 방식으로 운영되는 경우가 많다. 이에 따라 부분부하 조건에서도 전체 순환펌프가 동일하게 운전돼 불필요한 펌프 에너지소비가 발생할 수 있다.

박영준 인하대 회원은 “부하변동에 따라 필요한 지중열교환기 존만 선택적으로 가동할 경우 열원측 순환펌프 소비동력을 줄일 수 있을 것”이라며 “이를 검증하기 위해 존별 운전이 가능한 해석모델을 개발하고 부하변동에 따라 적절한 지중열교환기를 선택해 장기 운전성능을 분석할 것”이라고 말했다.

대상 지열히트펌프시스템은 원통형 배열로 배치된 37공의 지중열교환기로 구성됐다. 이중 7공은 A존, 외곽 12공은 B존, 가장 바깥쪽 18공은 C존으로 설정했다. 활성화되는 존의 수에 따라 VFD 순환펌프의 유량이 조절되도록 구성했다.

연구에는 5층 규모 오피스건물의 실측데이터가 활용됐다. 비정상 데이터를 전처리하고 정상분류 데이터를 분석해 냉난방 부하특성을 도출했다.

냉방기간에는 공조 시작 초반 부하가 피크를 보인 뒤 낮아지며 이후 오후시간대 일사 영향으로 소폭 상승하거나 유사한 부하를 유지하는 경향이 나타났다. 난방기간에는 공조 시작 초반 부하가 피크를 보인 뒤 일사 증가에 따라 부하가 감소하고 오후 3시 이후 일사 감소로 부하가 소폭 상승하는 경향이 확인됐다.

박영준 인하대 회원은 "부하특성 분석을 통해 일일부하 및 월별부하 프로파일을 도출했다"라며 "프로파일은 부하 크기를 0~1 범위로 나타낸 값이며 이를 활용해 1년 연중부하를 구성하고 20년 장기 시뮬레이션을 수행했다"고 말했다.

지중열교환기 모델은 FLS 기반 응답함수를 활용했다. FLS 모델은 다양한 간격과 배열구성이 가능한 해석모델이며 장기 시뮬레이션에서 계산량을 줄이기 위해 응답함수가 적용됐다. 이를 통해 보어홀 벽면온도, 열원측 입출구온도, 히트펌프 COP, 순환펌프 소비동력, 시스템COP 등을 산정했다.

히트펌프 모델은 실험실 조건에서 취득한 EWT 기반 COP 회귀식을 활용했으며 순환펌프는 ASHRAE 기반 VFD 순환펌프 모델을 적용했다. 펌프 부분부하 전력비를 활용해 순환펌프 에너지소비량을 분석했다.

존 후보는 ABC존 일괄가동, BC존 가동, C존 가동 등 3가지로 단순화했다. 다양한 조합이 가능하지만 실무 적용성과 제어 복잡성을 고려해 후보 구성을 제한했다. 부하가 가장 클 경우 ABC존이 가동되며 이후 부하 수준에 따라 BC존, C존이 선택되는 방식이다.

시뮬레이션은 각 존 후보별 제약조건에 따른 전체 시스템 전력사용량을 도출하고 가장 낮은 전력사용량을 보이는 존 후보를 선택하는 방식으로 진행됐다. 냉방조건에서는 EWT가 30℃ 미만, 난방조건에서는 5℃ 이상이 되도록 기준을 설정했으며 Q-limit 조건을 적용했다.

분석 결과 Q-limit 40 조건에서 가장 낮은 에너지사용량이 나타났다. 해당 조건에서는 히트펌프 에너지사용량은 기존 운전 대비 소폭 증가했으나 순환펌프 에너지사용량이 크게 줄어 전체 에너지사용량이 감소했다. 기존 운전 대비 Q-limit 40 조건에서 전체 에너지절감률은 약 13%로 나타났다.

박영준 인하대학교 회원은 “EWT 분석은 20년 장기해석 중 마지막 해인 20년차를 대상으로 진행했다”라며 “냉방조건에서 EWT는 모두 30℃ 미만으로 나타났으며 기존 운전은 약 24℃, Q-limit 40 조건은 약 25℃로 약 1.1℃ 차이가 발생했다”고 말했다.

이어 “전체 시스템 COP는 기존 운전에서 3.18로 나타났으며 Q-limit 40 조건에서는 3.71로 확인됐다”라며 “지열히트펌프 운전전략을 평가할 때 히트펌프 단독 COP뿐만 아니라 순환펌프 동력을 포함한 시스템 수준의 효율평가가 필요하다”고 강조했다. 이어 “향후에는 존별 선택뿐만 아니라 유량제어를 함께 고려한 에너지절감 가능성과 장기성능 평가가 필요하다”고 덧붙였다.

반도체 FAB HVAC DT, 자동보정으로 정밀도 높여

▲ 김철호 삼성전자 회원.

김철호 삼성전자 회원은 ‘반도체 FAB HVAC 디지털 트윈의 정밀도 향상을 위한 Design of Experiments 및 Pointer Optimization Method 기반 자동 캘리브레이션 프레임워크 개발’을 주제로 발표했다.

디지털전환(DX) 환경에서 인공지능과 디지털트윈(DT)기술 적용이 확대되면서 반도체 FAB 자동화와 DT 적용을 위한 시뮬레이션 모델의 중요성이 커지고 있다.

반도체 FAB HVAC는 고열발생, 정밀제어 요구, 복잡한 설비구성 등으로 인해 단순 시뮬레이션만으로 실제 거동을 충실히 반영하기 어렵다. 특히 신규 설비 도입, 증설, 공정 변경 등에 따라 FAB HVAC 모델은 지속적으로 생성·갱신되므로 모델 릴리즈 직후 신속하고 정확한 캘리브레이션이 필요하다.

기존 수동 캘리브레이션은 전문가의 경험과 반복적인 시행착오에 의존해 시간이 많이 소요되며 결과의 일관성과 재현성 측면에서 한계가 있다. 또한 보정전략이 개인의 노하우와 직관에 좌우돼 주관적일 수 있다. 기존 자동 캘리브레이션 기법은 GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원이 필요하거나 물리적으로 불가능한 파라미터 조합으로 수렴할 가능성이 있는 한계가 제기됐다.

김철호 삼성전자 회원은 “자동화, 고속화, 경량화, 고정확성을 목표로 DOE와 Pointer Optimization Method 기반 자동 캘리브레이션 프레임워크를 개발했다”라며 “자동 캘리브레이션 프레임워크는 보정엔진부와 파라미터·데이터관리부로 구성된다”고 말했다.

파라미터·데이터관리부는 보정대상 파라미터 항목과 허용범위를 설정하는 역할을 한다. 냉동기 용량, COP, 냉각탑 용량, 펌프 양정 등 실제 에너지 소비에 영향을 미치는 핵심변수를 선정하고 실제 운전데이터와 물리적 타당성 범위 안에서 탐색범위를 설정해 비현실적인 해가 도출되는 것을 방지한다.

실측데이터 저장모듈은 실제 설비에서 수집된 데이터를 저장하고 추후 시뮬레이션 결과와 비교하는 데 활용된다. 목적함수는 전력소비량의 시간단위 실측값과 예측값 간 절대오차의 합으로 정의됐다.

보정엔진부는 실험설계모듈, 시뮬레이션모듈, 데이터매칭모듈, 포인터최적화모듈, 수렴판단, 보정완료모델 출력과정으로 구성된다. 실험설계모듈은 DOE를 활용해 초기 파라미터 조합을 생성한다. 연구에서는 Isight 기반 최적 라틴 하이퍼큐브 샘플링을 활용해 캘리브레이션 변수 조합 1,000개를 생성했다.

시뮬레이션모듈은 외부 시뮬레이터와 연계해 각 조합에 대한 동적 시뮬레이션을 자동으로 실행하고 결과를 일괄 수집한다. 이 과정에서 EnergyPlus 등 ASCII 기반 시뮬레이터와 연동할 수 있도록 윈도우 배치파일 실행, 시뮬레이션 파일 수정, CSV 출력 파싱, 오차계산, 로깅, 오류처리 등이 자동화됐다.

데이터매칭모듈은 실측데이터와 시뮬레이션 결과를 비교하며 포인터최적화모듈은 오차를 감소시키는 방향으로 파라미터를 갱신한다. DOE가 우수한 해의 기준점을 설정하면 Pointer Optimization Method가 해당 기준점 주변을 점진적이고 정밀하게 탐색해 시뮬레이션 오차를 최소화한다.

수렴판단 단계에서는 목적함수가 최소가 되는지 판단하며 이후 보정완료 모델이 출력된다. 보정완료 모델에는 오류, 오차, 실행상태, 보정 파라미터, 성능지표 등이 자동으로 기록된다.

실증은 삼성전자 평택사업장 FAB HVAC 모델을 대상으로 진행됐다. 해당 FAB는 설비구성이 복잡하며 냉동기 100여대 이상, 외조기 200여대 이상이 포함된 규모로 연구진들은 일반 CPU 환경에서 자동 캘리브레이션을 수행했다.

김철호 삼성전자 회원은 “자동 캘리브레이션 적용 결과 하절기 전체 냉방에너지에 대한 결정계수 R²는 기존 0.849에서 0.978로 향상됐다”라며 “정규화 평균편차(NMBE)는 0.11%, 평균제곱근오차의 변동계수(CVRMSE)는 1.22%로 감소해 ASHRAE Guideline 14의 성능기준을 충족하는 수준의 정확도를 확보했다”고 말했다.

세부 설비별 예측성능도 개선됐다. 냉동기 에너지 CVRMSE는 7.98%에서 1.04%로, 냉각탑 에너지 CVRMSE는 8.04%에서 1.31%로, 펌프 에너지 CVRMSE는 9.17%에서 2.05%로 각각 감소했다.

시간 및 자원효율 측면에서도 개선효과가 나타났다. 기존 수동 캘리브레이션은 전문가가 반복적인 파라미터 조정과 시뮬레이션 검증을 수행해야 해 최소 4주 이상이 소요됐다. 반면 자동 캘리브레이션은 일반 CPU 환경에서 약 22시간 내 전체 과정을 완료해 90% 이상의 시간절감효과를 달성했다.

또한 오차 최소화뿐만 아니라 물리적 일관성을 확보하며 제조사 사양, 운영데이터, 실제 계측값 등을 기반으로 파라미터 탐색범위를 설정하고 해당 범위 안에서 전역탐색과 국부 정밀보정을 결합함으로써 비현실적인 결과 도출을 차단했다.

김철호 삼성전자 회원은 “이번 프레임워크를 통해 자동화, 고속화, 고정확성을 확인했다”라며 “향후 데이터센터 등 다양한 대규모 산업 인프라로 확장 가능하다”고 말했다.

DC 냉각용 공랭식 칠러, R1233zd 성능 우위 확인

이예원 한밭대학교 회원은 ‘데이터센터 냉각시스템용 공랭식 칠러의 성능 예측을 위한 메타휴리스틱 최적역설계모델 개발’을 주제로 발표했다.

디지털전환, 인공지능, 클라우드, 빅데이터 서비스 확산으로 데이터센터 전력수요가 급증하면서 냉각시스템의 에너지효율 향상이 탄소중립 핵심과제로 부상하고 있다. 데이터센터는 서버와 네트워크 장비를 연속 운전해야 하는 특성상 많은 전력을 소비하며 냉각시스템은 전체 에너지소비의 30~40%를 차지하는 핵심 인프라다.

공랭식 칠러는 별도의 냉각탑과 냉각수 배관이 필요하지 않아 초기 설치비용이 낮고 유지관리가 용이하다는 장점이 있다.

그러나 외기에 직접 노출된 응축과정으로 계절 및 기후변화에 따른 성능변동이 크며 IT장비 가동률에 따라 연중 광범위한 부분부하율에서 운전된다.

기존 연구에서는 PLR과 외기온도 복합 운전영역 전반에 걸친 냉매별 성능지도 부재, 저부하 영역 예측정확도를 개선한 물리기반 압축기 효율모델 미흡, 다양한 기후대에서 냉매 선택에 따른 연간 에너지영향 분석 부족 등이 기술공백으로 제시됐다.

이예원 한밭대 회원은 “Python과 CoolProp 기반의 화이트박스 열역학모델을 구축하고 Enhanced Power Law 기반 압축기 효율모델과 차분진화 알고리즘을 적용해 데이터센터 냉각용 공랭식 칠러의 성능예측 모델을 개발했다”라며 “이를 통해 역설계 기반 화이트박스 모델링 전략을 수립하고 R-22 기준 칠러모델을 최적화한 뒤 5종 대체냉매의 성능비교와 기후대별 연간 에너지성능 분석을 수행할 것”이라고 말했다.

대체냉매는 R32, R134a, R410a, R1234yf, R1233zd 등 5종이다. 모델 검증에는 정격 120kW급, 왕복동 압축기 4대로 구성된 공랭식 칠러시스템이 활용됐다. 연구진은 칠러의 증발기, 압축기, 응축기, 팽창밸브 과정을 열역학 방정식으로 표현했으며 냉매 열물성치는 CoolProp 라이브러리를 통해 산출했다.

압축기 효율모델에는 압축기 의존성과 부분부하 의존성을 동시에 고려한 Enhanced Power Law 모델이 적용됐다. 기존 단순 다항식 기반 모델은 저부하 영역에서 예측오차가 커지는 한계가 있었으나 이번 모델은 저부하에서 기계적 마찰손실과 모터 효율저하에 따른 성능급락 현상을 반영하도록 구성됐다.

압축기와 열역학적 파라미터는 차분진화 기반 최적화 알고리즘을 통해 역추적했다. 목적함수는 모델 COP와 실험 COP 간 평균절대오차가 최소화되도록 정의했으며 물리적으로 타당한 범위 안에서 전역탐색을 수행했다. R22 기준 실험 검증은 외기온도 15~35℃, PLR 0.25~1.00 범위에서 진행됐다. 검증 결과 시뮬레이션은 평균절대오차 0.089의 예측정확도를 확보했으며 대부분의 검증 포인트에서 5% 이내의 상대오차율을 유지했다.

외기온도 15℃, PLR 1.00 조건에서 COP는 약 6.0으로 최고 성능을 보였으며 외기온도 35℃, PLR 0.25 조건에서는 약 1.3까지 급감했다.

이예원 한밭대 회원은 “R22를 기준으로 R32, R134a, R410a, R1234yf, R1233zd 등 대체냉매를 비교했다”라며 “냉매는 고압그룹과 중저압그룹으로 구분해 분석됐다. 고압그룹에는 R22, R32, R410a가 포함됐으며 중저압그룹에는 R134a, R1234yf, R1233zd가 포함됐다”고 말했다.

고압그룹 분석에서 R32와 R410a는 기준냉매 대비 높은 압력영역에서 운전되는 것으로 나타났다. R410a는 포화곡선 폭이 좁아 사이클 면적이 작고 단위질량당 냉동효과가 낮은 것으로 분석됐다. 중저압그룹에서는 R1233zd가 낮은 운전압력과 넓은 사이클 면적을 보이며 우수한 성능을 나타냈다.

기후대별 연간 시뮬레이션은 ASHRAE 기후대를 대표하는 미국 6개 도시를 대상으로 8,760시간 조건에서 수행됐다. 이중 샌프란시스코와 신시내티를 대표 분석지역으로 선정해 냉매별 연간 에너지성능을 비교했다.

샌프란시스코는 연간 기온변동이 적은 해양성 기후로 냉방부하가 상대적으로 낮고 안정적인 운전조건을 보였다. 분석 결과 R1233zd가 연평균 COP 2.583으로 가장 높은 효율을 보였으며 R410a는 가장 낮은 효율을 나타냈다. 연간 전력소비량은 R1233zd가 6만9,537kWh로 가장 낮았고 R410a는 7만8,224kWh로 가장 높았다.

신시내티는 뚜렷한 사계절과 넓은 연교차를 가진 기후조건으로 분석됐다. 이 지역에서도 R1233zd는 연평균 COP 2.514로 가장 높은 효율을 보였으며 R410a는 가장 낮은 효율을 나타냈다. 계절변동과 관계없이 냉매별 성능순위가 일관되게 유지됐으며 R1233zd 적용 시 R410a대비 약 11%의 에너지절감 효과가 확인됐다.

이예원 한밭대 회원은 “개발된 화이트박스 모델이 평균절대오차 0.089를 달성했으며 외기온도와 PLR 두 변수만으로 시스템COP 변동의 약 95%를 설명할 수 있다”라며 “또한 R1233zd는 넓은 사이클 면적과 낮은 운전압력으로 R22 대체냉매 후보군 중 우수한 열역학적 잠재성을 보였다”고 말했다.

이어 “환경성, 안전성, 에너지효율을 종합할 때 R1233zd는 GWP 1, A1 등급, 연간 에너지절감 효과를 갖춘 데이터센터 냉각용 공랭식 칠러의 R22 대체냉매 후보”라며 “이번 결과는 동일한 왕복동 압축기 효율맵을 적용한 열역학적 시뮬레이션으로 R1233zd의 저압 특성에 부합하는 하드웨어 재설계와 실증검증이 후속과제”라고 말했다.

▲ 이준영 경희대학교 기계공학과 연구원.

소비자 언어 지수화 ‘리포팅체계’ 전환 시급
이준영 경희대학교 기계공학과 연구원은 ‘PVT-Desiccant-Heat Pump 복합 냉방시스템 시뮬레이션’을 주제로 발표하며 제로에너지빌딩(ZEB) 전환에 따른 잠열 부하 급증 현상과 이를 해결하기 위한 파이썬 기반 데시컨트 로터 해석모델 및 신재생 융복합 냉방 아키텍처를 공개했다.

이준영 연구원는 넷제로 선언으로 패시브 외피가 적용된 ZEB의 보급이 의무화되며 실내 수분 적체로 인한 잠열 부하 비중이 커지는 부하패턴 변화가 시급해졌다고 설명했다.

기존의 히트펌프(EHP) 단독방식은 습도를 잡기 위해 설정온도 이하로 과냉각한 후 재열하는 폐쇄적 구조에 머물렀으나 온도는 히트펌프, 습도는 태양열(PVT)로 재생하는 데시컨트 제습기가 전담하는 분리제어(Independent control)기술을 결합해야 실내 쾌적성과 냉방효율을 동시에 달성할 수 있다며 다변화 청사진을 제시했다.

동적 해석프로그램인 TRNSYS 18과 파이썬(Python) 스크립트를 매개로 이 한계를 돌파한 시뮬레이션 아키텍처가 집중 조명됐다. 경희대 연구팀은 흡수와 재생이 반복되는 복잡한 비정상 상태의 거동을 무차원화기법을 적용한 선형대수 방정식모델을 매개로 이 한계를 돌파했다.

로터 물성과 운전조건을 4가지 무차원 개수로 압축 유도하고 단 한 번의 대수계산으로 출구상태를 예측하는 알고리즘을 융합했다. 실제 건물기준 데이터를 매핑한 검증결과 실내 공급 공기기준 온도오차율 1.39%, 습도오차율 5.22%의 높은 정밀도로 실험값과의 높은 일치성을 도출했다.

이어 건물 외피조건에 따른 3가지 케이스별 동적제어성능과 에너지유동성 지표가 공개됐다. 연구팀은 태양광 발전과 열 흡수구기능을 일체화해 전기·열을 생산하는 PVT 하이브리드 모듈을 확립했다. 하절기 고온다습한 환경에서 축열조 온열이 부족해 인스턴트 습도 제어 한계에 도달하면 보조 가열 보일러를 가동하고 PVT 출구온도가 높을 때 승환 버퍼펌프를 작동시켜 지열구를 자동산출하고 보정한다.

건물의 단열밀도를 분석한 결과 외기 침기량이 억제된 고단열 ZEB조건(Case 3)일수록 현열 부하가 최소화된 상태에서 데시컨트가 잠열을 선제 제거함에 따라 EHP의 부분 부하 최적 운전효율이 대폭 상승하는 것으로 분석됐다.

시뮬레이션 해석에 따르면 일반적인 EHP 단독 운전(Case 1)만으로는 상대습도가 56% 이상으로 치솟아 쾌적성 확보를 기대하기 어렵다. 반면 PVT-데시컨트·히트펌프 하이브리드 복합 냉방시스템을 ZEB 환경에 동시 가동으로 충족할 경우 하절기 피크조건에서 목표 습도 40%를 안정적으로 달성함과 동시에 기존 방식대비 약 33%의 전력소비량을 완벽히 방어할 수 있음을 검증했다. 다만 유체 이송에 따르는 동력변수가 배제된 상태에서의 계산은 오차를 유발하므로 향후 연구를 통해 순환펌프와 로터모터의 동력전력을 감안한 가변 최적 제어주기를 대안으로 정립했다.

이준영 연구원은 “보편적인 냉방기기의 습도제어 불신을 해소하기 위해 PV대비 최대 2.2배, 수직벽 설치 시에도 1.4배의 CO2 감축력을 갖는 ‘수직형 PVT 어레이’를 도입했다”라며 “건물 사용자들은 단순한 절대습도나 무차원 유효도 같은 전문가적 수치에 직관적으로 대응하지 못한다”고 밝혔다.

이어 “대기 및 열원데이터를 실내 온·습도 쾌적성 지수 등 소비자 언어로 지수화하는 리포팅체계로 전환이 시급하다”라며 “연료전지 폐열 등 버려지는 에너지를 결합하는 오픈플랫폼 활성화를 통해 제로에너지빌딩 전반의 지능형 하이브리드 공조표준을 다질 것”이라고 강조했다.

▲ 한지웅 건국대학교 일반대학원 건축학과 연구원,

DC 지속가능 해법 ‘수열원 히트펌프시스템’
한지웅 건국대학교 일반대학원 건축학과 연구원은 ‘데이터센터 폐열회수 및 방류 수온 복원을 위한 수열원 히트펌프시스템’을 주제로 발표하며 생성형 AI 확산에 따른 데이터센터(DC)의 전력 폭등문제와 방류수 온도변화로 인한 하천 열오염 리스크를 동시에 해결할 수 있는 수-수 히트펌프 기반의 에너지공유 전략을 공개했다.

한지웅 연구원은 일반 업무시설대비 100배 이상의 고에너지를 소비하는 도심형 데이터센터를 기점으로 24시간 연중 안정적으로 발생하는 배출폐열을 장거리 이송매체인 수열원과 연계하는 자원순환기술의 국산화 필요성