계측데이터 기반 표본 업무시설에서의 용도별 에너지사용량 원단위 통계값 도출 및 분석

Abstract

온실가스 감축 목표를 달성하기 위하여 우리나라에서는 2030년까지 BAU(Business as usual, 온실가스 배출전망치) 대비 32.5%를 감축 하는 것을 목표로 설정하였다. 이에 건물부문에서도 에너지 절약 및 온실가스 감축 목표를 달성하기 위하여 국내 신축 건축물의 단열성능을 강화하고, 제로 에너지건축물의 의무화를 단계적으로 시행하고 있다. 이러한 강화된 정책들이 실효를 거두기 위해서는 기술적, 경제적 타당성 확보와 함께 건물관리자가 쉽게 이해하고 판단할 수 있는 에너지정보 제공이 필요하다. 그 중에서도 에너지절약을 위한 구체적인 계획 수립 단위로서 효과적인 용도별(난방, 냉방, 급탕, 조명, 환기 등) 에너지사용 현황을 파악할 수 있는 정보제공은 건물관리자의 자발적인 에너지성능 개선 유도와 구체적인 정책 수립에 역할을 할 수 있어 중요하다. 본 연구에서는 기존 원별 에너지사용량 정보에 한정 되어있던 건물 에너지 정보를 용도별 에너지사용량 정보로 확장할 수 있도록, 실제 업무시설을 대상으로 계측시스템을 설치하고 용도별 에너지사용량 데이터를 수집하여 분석하고자 하였다. 이에 본 연구에서는 본 연구의 선행연구에서 수립된 원칙에 따라, 건축물 대장 상 주 용도가 업무시설인 건물을 우선적으로 선정하였다. 또한 용도별 에너지사용량 계측시스템 설치에 있어 통계적으로 의미가 있는 표본을 설계하기 위하여 층화변수(연면적, 준공시기)도 함께 고려하였다. 연면적의 층화수준은 열원방식, 공조방식, 승강, 급수설비 등 설치되는 주요 설비시스템에서의 차이를 고려하여 3,000㎡ 미만, 3,000㎡~9,999㎡, 10,000㎡ 이상으로 구분하였다. 준공시기의 층화수준은 단열설계 기준이 크게 강화되는 시기를 고려하여 1992년 이전, 1993년~2002년, 2003년 이후로 구분하였다. 이에 따라, 선정된 표본 업무시설은 67개이며 선행연구에서 수립한 용도별 에너지사용량 계측원칙 및 통계처리방법에 따라 계측시스템을 설치하여 2019년 1월부터 12월까지의 연간 용도별 에너지사용량 계측데이터를 수집하였다. 그리고 계측시스템으로부터 수집된 데이터 중 일부 데이터는 결측값과 이상값이라 판단하여 보정처리 원칙을 수립하고 적용하였다. 표본 업무시설에서의 용도별 에너지사용량 원단위를 도출하기에 앞서, 본 연구에서 계측한 계측데이터의 타당성을 검토하였고, 에너지 사용관련 특성을 건축, 설비, 사용부문으로 나누어 분석하였다. 계측데이터의 타당성 검토는 본 연구에서 계측한 데이터와 과금용 데이터의 차이비율로 검토하였다. 과금용 데이터는 전기/가스 요금고지서 상, 청구내역에 기록된 실제 에너지사용량이고, 청구내역의 범위는 건물단위가 아닌, 전기/가스 요금을 지불하는 지불단위로 작성된다. 이에 본 연구에서는 계측데이터와 과금용 데이터의 범위가 동일한 일부 표본 업무시설에 대해서 차이비율을 검토하였다. 과금용 데이터 정보는 건축데이터 민간개방시스템에서 제공하고 있는 전기/가스 에너지원별 사용량 정보를 활용하였다. 비교결과, 전기 에너지사용량은 절대값 0.4~5.1% 차이비율을 보였고, 가스 에너지사용량은 절대값 1.2~5.4% 차이비율을 보여 본 연구에서 계측된 데이터와 실제 사용량이 유사한 것을 확인하였다. 표본 업무시설에서의 에너지 사용관련 특성은 현장조사 시 조사된 데이터를 바탕으로 건축, 설비, 사용부문으로 나누어 분석하였다. 건축부문에서는 구조방식, 코어형태, 층고, 반자높이, 열관류율(외벽, 창) 등의 건축적 특성을 분석하였다. 설비부문에서는 전체 에너지원 종류, 본 연구에서 정의하고 있는 8가지 용도(난방, 냉방, 급탕, 조명, 환기, 전기기기(기준층), 승강, 급수)에 적용되는 설비시스템 등을 분석하였다. 사용부문은 입주형태, 관리형태, 일평균 업무시간, 냉/난방 기간, 냉/난방 설정온도 등 실제 표본 업무시설에서의 에너지 사용과 관련된 특성을 분석하였다. 계측 데이터를 통한 원단위 도출 시, 과대 혹은 과소한 값의 영향을 최소화하기 위해 각 용도별 유효데이터에서 상하위 10% 범위에 해당하는 데이터를 제거하는 것으로 하였다. 그리고 계측 데이터를 계측된 에너지가 사용되는 바닥면적의 합을 기준으로 나누어 전체표본, 연면적별(3,000㎡ 미만, 3,000㎡~9,999㎡, 10,000㎡ 이상), 준공시기별(1992년 이전, 1993년~2002년, 2003년 이후)로 연간 용도별 에너지사용량 원단위를 도출하고 분석하였다. 본 연구에서 도출된 용도별 에너지사용량 원단위의 분포패턴과 경향성을 파악하기 위해, 국외 타 데이터와 함께 비교 분석하였다. 본 연구에서의 분석결과를 요약하면 다음과 같다.(이후 연간 용도별 에너지사용량 원단위는 EUI (Energy Use Intensity)로도 기재함) (1) 전체표본에서의 용도별 에너지사용량 원단위 전체표본에서의 용도별 EUI 대소관계는 전기기기(기준층) > 난방 > 냉방 > 조명 > 환기 > 급탕 > 승강 > 급수의 순으로 나타났다. 전기기기 (기준층), 난방 EUI는 각각 43.3, 36.6 kWh/m2·year로 크게 나타났으며, 냉방, 조명은 25.5, 15.1 kWh/m2·year, 환기, 급탕은 5.2, 4.2 kWh/m2·year, 승강, 급수는 3.0, 0.7 kWh/m2·year로 작게 나타났다. 이를 통해 연간 에너지사용량 절감 측면에서 전기기기(기준층)의 비중이 가장 크고 중요하며, 난방과 냉방 그리고 조명 순으로 비중이 크다고 할 수 있다. (2) 연면적별 용도별 에너지사용량 원단위 연면적 수준과 냉방, 환기, 승강 EUI는 +의 상관관계를, 전기기기(기준층) EUI는 –의 상관관계를 나타내었다. 즉 연면적이 클수록 냉방, 환기, 승강 EUI는 증가하고, 전기기기(기준층) EUI는 감소하는 것으로 나타났다. 연면적 수준과 이외 용도 EUI는 일정한 상관관계는 없는 것으로 나타났다. 난방, 냉방, 환기, 조명, 승강, 급수 EUI는 연면적이 가장 큰 표본군에서 가장 크게 나타났다. 연면적이 큰 업무시설에는 보통 중앙열원 방식의 공조시스템이 적용되며, 개별제어가 곤란한 경우가 많다. 그리고 조명밀도가 높은 경우가 많으며, 비상용 승강기를 포함한 다수의 승강기가 설치되고, 시직수방식이 아닌 펌프직송방식 혹은 고가탱크방식으로 급수하는 경우가 많다. 이러한 특성에 따라 연면적이 가장 큰 표본군에서 난방, 냉방, 환기, 조명, 승강, 급수 EUI가 가장 크게 나타난 것으로 판단된다. 전기기기(기준층) EUI는 연면적이 가장 작은 표본군에서 가장 크게 나타났다. 전기기기 에너지사용량 수준은 연면적 수준에 따른 차이가 크지 않고 비교적 일정하여, 연면적이 가장 작은 표본군에서 EUI가 가장 크게 나타난 것으로 판단된다. 급탕 EUI는 연면적이 중간이 표본군에서 가장 크게 나타났으며, 연면적 수준과 밀접한 상관관계는 없는 것으로 판단된다. (3) 준공시기별 용도별 에너지사용량 원단위 준공시기와 급수 EUI는 +의 상관관계, 즉 준공시기가 최근일수록 급수 EUI가 증가하는 것으로 나타났다. 준공시기와 이외 용도 EUI는 일정한 상관관계는 없는 것으로 나타났다. 난방, 전기기기(기준층) EUI는 준공시기가 가장 오래 된 표본군에서 가장 크게 나타났다. 준공시기가 오래 된 업무시설은 단열, 기밀성능이 떨어지는 경우가 많고, 대기전력 차단기능이 없는 경우가 보통이라고 할 수 있어, 준공시기가 가장 오래 된 표본군에서 난방, 전기기기(기준층) EUI가 가장 크게 나타난 것으로 판단된다. 조명, 급수 EUI는 준공시기가 가장 최근인 표본군에서 가장 크게 나타났으나 크 차이가 크지는 않다. 냉방, 급탕, 환기, 승강 EUI는 준공시기가 중간이 표본군에서 가장 크게 나타났으며, 준공시기와 밀접한 상관관계는 없는 것으로 판단된다. (4) 국외데이터 기반 용도별 에너지사용량 원단위 비교분석 본 연구, 미국 CBECS2012, 영국 BEES2014-2015에서 분류하고 있는 용도 중 난방, 냉방, 급탕, 조명, 환기의 용도는 동일하고, 이 외는 서로 다르다. 이에 전기기기 등의 용도를 추가로 분류하여 비교하였다. 세 가지 케이스에서 모두 전기기기 등, 난방 EUI가 크게 나타났고, 급탕 EUI는 가장 작게 나타났다. 이를 통해 세 가지 케이스 모두, 에너지 절감 측면에서 전기기기 등, 난방 용도의 비중이 크고 중요하고, 급탕 용도는 상대적으로 다른 용도에 비해 에너지사용량이 작음을 알 수 있다. CBECS2012, BEES2014-2015 대비 본 연구의 용도별 EUI가 냉방을 제외한 난방, 급탕, 조명, 환기, 전기기기 등에서 40~60% 수준으로 나타났다. 이는 비교 대상이 된 국외데이터 표본의 연면적, 준공시기의 구성이 본 연구와 상이하고, 기후특성의 차이, 용도별 에너지사용량 산정 및 통계처리 방식 등이 다르기 때문에 EUI값의 차이가 나타난 것으로 판단된다. 본 연구에서는 서울 및 인근 지역 67개 표본 업무시설을 선정하고 계측시스템을 설치하여 2019년 1월부터 2019년 12월까지의 용도별 에너지사용량 정보를 수집하였다. 그리고 계측데이터를 기반으로 하여 용도별 EUI를 전체표본, 연면적별, 준공시기별로 도출하였고, 국외 타 데이터인 CBECS2012, BEES 2014-2015와 비교 분석하였다. 본 연구에서는 분석된 내용을 통해, 국내 업무시설에서의 에너지사용 정보제공의 필요성을 확인하였다. 본 연구에서 분석된 층화수준(연면적, 준공시기)에 따른 상세 에너지사용량 분석은 업무시설에서의 에너지사용량을 보다 효과적으로 분석할 수 있는 기초 데이터 세트로 활용 가능 할 것으로 기대된다.;South Korea has set the goal to reduce greenhouse gas (GHG) emissions by 32.5% based on the business as usual (BAU) scenario by 2030. To achieve the goals of energy saving and GHG emission reduction, the building sector is strengthening the insulation performance of new buildings and obligating zero-energy buildings step by step. For these policies to be effective, it is necessary to secure technical and economic feasibility and provide energy information that can be easily understood and determined by building managers. As a concrete planning unit for energy conservation, information provision on the current status of energy use by effective end uses (e.g., heating, cooling, hot water, lighting, and ventilation) is important because it encourages building managers to improve energy performances voluntarily and can play a role in facilitating the establishment of specific policies. This study collected and analyzed energy consumption data by end use by installing a measurement system in office buildings, so that the building energy information regulated to provide energy consumption information by source could be expanded for providing energy use intensity by end use. Therefore, in this study, based on the principles established in previous research, office buildings were first selected, out of the different types of buildings in the register. In addition, classification variables (total floor area and completion period) were considered to design statistically meaningful samples in terms of measurement system installation for energy consumption by end use. The classification levels of total floor areas were divided into < 3,000㎡ , 3,000 ㎡~ 9,999㎡, and >10,000㎡, considering the differences in the main installed facility systems, such as heat source types, air conditioning systems, lifting, and water supply facilities. The classification levels of completion periods were before 1992, 1993 to 2002, and after 2003, considering the periods when the insulation design standards were greatly strengthened.Accordingly, 67 sample office buildings were selected, and the measurement system was installed based on the measurement principle of energy consumption by end use and statistical processing method established in the previous research. The energy consumption data by end use from January to December 2019 was collected. In addition, considering that some of the data collected from the measurement system were missing values and outliers, a scheme for correction processing was established and applied.Before deriving the energy use intensity by end use in the sample office buildings, the validity of the measurement data was reviewed, and energy use-related characteristics were analyzed by dividing them into building, facility, and utility sectors. The validity of the measurement data was reviewed based on the difference ratio between the measured data in this study and the billing data. The billing data represented the actual energy consumption recorded in the bill statement on electricity/gas charges, and the billing details were written based on electricity/gas consumption charges, not building units. Therefore, in this study, the difference ratio was examined in several sample office buildings for which the measurement data and billing data showed similar range. The billing data was acquired from electricity/gas consumption details provided by the open access system on building data. As a result of the comparison, the electric energy consumption showed a difference ratio of 0.4–5.1%, whereas the gas energy usage indicated a difference ratio of 1.2–5.4%, confirming the similarities between the measured data and actual consumptions. Energy use-related characteristics in the sample office buildings were divided into building, facility, and use sectors based on the data collected from a field survey. The building sector included construction characteristics such as structure types, core form, floor height, ceiling height, and heat transmission coefficients (exterior wall and windows). The facility sector included total energy source types and facility systems applied to eight end uses (heating, cooling, hot water, lighting, ventilation, electric appliances (typical floor), lifting, and water supply) that were defined in this study. The utility sector included energy use related characteristics in actual sample office buildings, such as occupancy types, management types, daily average working hours, cooling/heating periods, and cooling/heating temperature settings. For estimating intensity from the measurement data obtained through a series of processes, the upper and lower 10% data were removed from the valid data for each end use to minimize the effects of overestimated or underestimated intensity. The obtained data were categorized based on the aggregate floor area where the measured energy was used in total sample, total floor areas (< 3,000㎡ , 3,000 ㎡~ 9,999㎡, and >10,000㎡), and completion periods (before 1992, 1993–2002, after 2003). Annual energy use intensity by end use was calculated and analyzed based on these categories. In addition, the distribution patterns and trends of energy use intensity by end use derived from this study, were analyzed along with the data from other countries. The analysis results are summarized as follows, and the annual energy use intensity by end use is abbreviated as EUI. (1) EUI(Energy use intensity) in total sample In the total sample, the descending order of EUIs by end use was as follows: electric appliances (typical floor)> heating> cooling> lighting> ventilation> hot water > lifting > water supply. Electric appliances (typical floor) and heating showed high EUIs of 43.3 and 36.6 kWh/㎡·year, respectively. Cooling and lighting EUIs recorded 25.5 and 15.1 kWh/㎡·year, respectively; ventilation and hot water EUIs were 5.2 and 4.2 kWh/㎡·year, respectively; lifting and water supply EUIs recorded the lowest values of 3.0 and 0.7 kWh/㎡·year, respectively. This result indicates that electric appliances (typical floor) carry the largest proportion and the most important part in annual energy consumption reduction, followed by heating, cooling, and lighting. (2) EUI(Energy use intensity) by gross floor area Gross floor area showed a positive correlation with cooling, ventilation, and elevation EUI and a negative one with electronic device (reference floor) EUI. In other words, a higher gross floor area increased cooling, ventilation, and elevation EUI and decreased electronic device (reference floor) EUI. Gross floor area had no particular correlation with other use EUI. Heating, cooling, ventilation, lighting, elevation, and water supply EUI were found to be the highest in the group with the largest gross floor area. Business facilities with a large gross floor area usually utilize a central heat source-based HVAC system, and it is often difficult to control the system individually in such facilities. In addition, lighting density is often high, multiple elevators including emergency elevators are installed, and water is supplied in a tankless booster or elevated tank type, not a direct city water type. These characteristics may have contributed to the finding that the group with the largest gross floor area had the highest heating, cooling, ventilation, lighting, elevation, and water supply EUI. Electronic device (reference floor) EUI was the highest in the group with the smallest gross floor area. As the energy consumption of electronic devices was almost constant depending on the gross floor area, the group with the smallest gross floor area seemed to have the highest electronic device EUI. Hot water EUI was the highest in the group with the medium gross floor area, and it is believed to have no close correlation with gross floor area.(3) EUI(Energy use intensity) by completion time Completion time had a positive correlation with water supply EUI; the latest completion time increased water supply EUI. Completion time had no particular correlation with other use EUI. Heating and electronic device (reference floor) EUI was the highest in the group with the oldest completion time. As business facilities constructed a long time ago often have poorer performance in insulation and enclosure and typically do not have a function to cut off standby power, the group with the oldest completion time is believed to have the highest heating and electronic device (reference floor) EUI. Lighting and water supply EUI was found to be the highest in the group with the latest completion time, but the difference was not significant. Cooling, hot water, ventilation, and elevation EUI was the highest in the group with the middle completion time, and it is considered to have no close correlation with completion time.(4) Comparative analysis of EUI(Energy use intensity)s based on data from the US and UK Among the end uses classified in this study, for the US CBECS 2012 and UK BEES 2014–2015, heating, cooling, hot water, lighting, and ventilation were defined as the same, but the rest of end uses had different definitions. Accordingly, other end uses such as electric appliances were further classified and compared. In all three research cases, electric appliance and heating EUIs recorded the highest values, whereas hot water EUI was the smallest. In short, in all three research cases, electric appliance and heating end uses take a crucial part in energy saving; hot water required low energy consumption compared to other end uses. Compared to CBECS 2012 and BEES 2014–2015, EUIs in this study recorded around 40–60% in heating, hot water, lighting, ventilation, and electric appliances, except for cooling. It is assumed that there were differences in EUI values ​​due to the differences in total floor areas and classification of completion periods of targeted sample buildings in other countries, as well as dissimilarities in climate characteristics, energy consumption calculation, and statistical processing methods by end use. In this study, 67 sample office buildings in Seoul and neighboring areas were selected and measurement systems were installed to collect energy consumption data by end use from January 2019 to December 2019. Furthermore, based on the measurement data, EUIs by end use were calculated after classifying into total sample, total floor areas, and completion periods, together with a comparative analysis of data from the US and UK, such as the CBECS 2012 and BEES 2014–2015. Based on the analysis, this study confirmed the necessity of providing energy use data in office buildings in South Korea. The detailed analysis of energy consumption based on the classification levels (total floor area and completion period) can be used as a basic dataset for the efficient analysis of energy consumption in office buildings.