공동주택 세대의 건축, 설비, 거주자 특성에 따른 급탕 에너지사용량 원단위 패턴 분석

Abstract

2019년 부문별 최종 에너지소비 중 건물 부문은 20%를 차지하였다. 2050년도 탄소중립 목표를 달성하기 위해서는 건물 부문에서 에너지소비를 줄여야 한다. 이를 위해 기존 에너지사용량을 분석하여 절감 목표를 세워야 한다. 특히 주거용 건물은 전체 용도별 건축물의 64%를 차지하며, 주거용 건물 에너지사용량(TOE)의 59%를 아파트에서 사용한다. 에너지사용량을 줄이기 위해서 아파트의 기존 에너지사용량과 패턴을 분석하고 주거용 건물 에너지 절감 대책을 세워야 한다. 앞으로 주거용 건물은 외벽과 창의 열관류율 강화 및 고효율 기기를 사용함으로써 난방과 전기기기 에너지사용량 비중이 줄어들게 되면 급탕 에너지사용량의 비중은 상대적으로 커지게 된다. 이를 위해 급탕 에너지사용량을 절감하기 위한 대책을 마련해야 한다. 현재 급탕부하 산정을 위한 설비 설계 시 일반적으로 사용 인원에 의한 방법이나 기구 종류 및 개수에 의한 방법 혹은 지역난방 열사용시설기준을 통해 급탕량을 계산한다. 그러나 기구 종류 및 개수에 의한 방법의 경우, 거주자 수를 고려하지 않는다. 또한, 이와 같은 급탕량 산출 방법은 외국의 기준을 이용하고 매우 오래되었기 때문에 한국의 실정을 반영하지 못하고 있다. 따라서 국내 1인당 급탕 에너지사용량을 분석하면, 세대 특성에 따라 급탕부하 산정 시 참고자료로 사용할 수 있다. 본 연구의 목적은 세대 특성에 따라 2019년 시간별로 계측된 급탕 에너지사용량을 거주인 수로 나눈, 1인당 급탕 에너지사용량 원단위(Energy Use Intensity, EUI)를 도출하였다. 1인당 사용하는 급탕 에너지사용량에 대해 표본 세대 특성에 대한 그룹의 급탕 EUI를 월별, 일별, 시간별로 에너지 소비 패턴을 분석하여 특성별 급탕 에너지 절감을 위한 우선순위를 파악하였다. 또한, 급탕 설비 설계 시 과대 산정을 방지하고자 하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. (1) 급탕 에너지 관련 정의 및 국내외 건물 에너지 해석, 시뮬레이션 툴 및 설비 설계 시 급탕량 산정 방법을 검토하여 급탕에 영향을 주는 유의미한 인자와 급탕 계산 방법에 대해 파악하였다. 또한, 국내 및 국외에서 세대 특성에 따른 급탕 에너지사용량 패턴 분석에 관련된 선행연구를 고찰하여 급탕 패턴 분석에 대한 한계를 파악하였다. (2) 2019년 1월에서 2019년 12월(12개월) 동안의 수도권 소재에 있는 아파트 세대를 대상으로 계측된 급탕 에너지사용량 유효표본 57세대와 현장조사 데이터를 기반으로 세대 특성과 급탕 EUI의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 전용면적은 세대 급탕 사용량과는 양(+)의 상관관계(+0.44)가 있었으나 급탕 EUI와는 관련이 없었다. 준공시기에 따른 급탕 에너지사용량은 상관관계(+0.30)가 있었지만, 준공시기와 급탕 EUI는 상관관계가 나타나지 않았다. 열원방식의 경우, 지역난방은 개별난방에 비해 연간 급탕 에너지사용량 및 급탕 EUI가 작게 나타났다. 급탕 위생기구 수는 최근에 지은 아파트 거주 세대일수록 급탕 위생기구 수가 많은 것으로 나타났다. 거주자 특성은 급탕 에너지사용량과 성인 수(+0.40), 거주자 수(+0.36), 직장인 수(+0.31) 순서대로 양(+)의 상관관계가 나타났다. 거주자 특성과 급탕 EUI와의 상관분석 시, 거주자 수(-0.42), 학생 수(-0.32), 성인 수(-0.28) 순서대로 음(-)의 상관관계가 나타났다. 이와 같이, 특성별로 급탕 에너지사용량과 상관관계를 분석한 결과와 급탕 EUI와 상관관계를 분석한 결과가 서로 다르게 나타났다. 이는 급탕 에너지사용량이 거주자의 영향을 많이 받는 것으로 보인다. 따라서 본 연구는 급탕 에너지사용량을 줄이기 위해 거주자에 대한 영향을 고려하는 연간 급탕 EUI로 그룹을 나누고자 하였다. (3) 앞서 특성 분석에서 건축 특성인 전용면적과 준공시기, 설비 특성인 열원방식과 급탕 위생기구 수, 거주자 특성인 세대(gen) 및 가족구성 특성, 학생 수, 직장인 수를 유의한 특성인자로 정하였다. 건축, 설비, 거주자 특성을 나눈 그룹 간 차이가 유의한지 분석하기 위해 일원배치 분산분석을 수행하였다. 이후 건축, 설비, 거주자 특성에 대한 그룹들의 급탕 EUI 패턴을 분석하였다. 전체 그룹에 대해 월별 및 일별 급탕 EUI 패턴을 분석하였고, 그룹 간 차이가 유의한 거주자 특성에 대해서만 시간별 급탕 EUI 패턴을 분석하였다. 본 연구에서 표본 세대의 월별, 일별, 시간별 패턴 분석을 종합해본 결과, 그룹 내에서 전용면적이 60㎡ 초과, 2004년 이후 준공된 아파트 세대, 개별난방 방식 사용 세대, 급탕 위생기구 수 5개 이상 세대, 1인 가구 및 1세대(gen) 가족구성, 학생 및 직장인이 없거나 적은 세대에서 급탕 EUI 평균값이 상대적으로 크게 나타났다. 그러나 월별 급탕 EUI와 일별 및 시간별 급탕 EUI의 유효표본수가 작아 이를 공동주택 세대 특성을 일반화하지는 못할 것으로 보인다. 급탕 EUI를 줄이기 위해서 거주자의 급탕 에너지 소비 행태도 중요하지만, 급탕 용량 시스템 계획 시 고효율 열원장치(보일러)를 사용하거나 열 교환시설의 효율을 높일 수도 있을 것이다. 현재 에너지절약계획 설계 검토서에서 급탕용 보일러는 고효율 에너지기자재 또는 에너지소비효율 1등급 설비인 경우 배점을 받을 수 있으므로 이를 검토하여 설계할 수 있다. 또한, 세대 내 고효율 보일러에 대한 인센티브나 열 교환시설 효율 향상을 위한 지원이 필요하다. 현재 노후 공공건축물 그린 리모델링 사업 지원 기준에는 고효율 냉난방장치와 고효율 보일러를 지원하고 있다. 이를 민간으로 늘린다면 국내 전체 건물의 약 60%를 차지(건물 에너지사용량 현황, 2019)하는 있는 주거용 건물의 급탕 외에도 난방 에너지사용량을 줄일 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구는 세대 특성에 따른 그룹의 월별, 일별 및 시간별 급탕 EUI 패턴 분석을 하였다. 급탕 에너지사용량을 많이 사용하는 세대 특성 분석에서 우선적으로 거주자 특성에 의한 절감 대책을 세우는 것이 중요한 것으로 밝혀졌다. 또한, 패턴 분석으로 급탕 설비 설계 시 기존에 사용하였던 기준에 따른 과대한 급탕 용량 산정을 방지할 수 있을 것으로 기대된다.;In South Korea, consumption by building sector accounted for 20% of the total energy consumption in 2019. In order to fulfill the carbon neutrality target by 2050, energy consumption must be decreased. To achieve this, it is necessary to analyze existing energy consumption and establish goal for how much it can be reduced. Residential buildings in particular constitute 60% of all building structures, and apartment buildings constitute for 59% of the ton of oil equivalent within all residential buildings. Therefore, it is necessary to establish reduction measures based on the existing energy use patterns within apartment buildings. If residential buildings were to use enhanced thermal transmittance for outer walls and windows along with high efficiency heating equipment to decrease energy consumption of heating and electrical equipment energy consumption in the future, the amount of energy consumption for domestic hot water (DHW) would relatively increase. To address this, it would be necessary to establish plans to reduce energy consumption for DHW. Generally, current DHW load designs are based on the number of occupant, the heating equipment type along with its quantity, and the calculation of DHW through the district heating facility standards. The shortcoming here is that the equipment type and quantity does not consider the number of residents. Further, the method of calculating the DHW usage utilizes foreign standards that are outdated and do not consider the local circumstances in South Korea. Hence, if DHW use per capita were to be analyzed, it could be used as a reference point while calculating DHW system load per apartment unit. The purpose of this study was to derive the Energy Use Intensity (EUI) by measuring the DHW energy use through hourly time periods in 2019 and dividing the DHW energy use by the number of residents according to characteristics of apartment units. With regards to the EUI for DHW, analyzing each group’s monthly, daily, and hourly usage patterns attempted to find preferential reduction measure for specific groups with a high EUI for DHW by characteristics of apartment units. Also was expected to prevent overestimating DHW consumption. The key results of this study can be summarized as follows. (1) Based on the definitions related to DHW energy, foreign and domestic analysis of building energy, and the evaluation of the DHW usage calculation method during simulation tool and equipment design, this study identified the significant factors affecting DHW and calculation method. Additionally, prior domestic and foreign research related to DHW energy usage patterns were studied to identify the limits of DHW usage pattern analysis. (2) Based on 57 valid sample household data sets of DHW energy consumption and field survey data measured for apartment units in the Seoul Metropolitan Area from January to December 2019 (12 months), the correlation between characteristics of apartment units and DHW energy use was analyzed. Results showed that area for exclusive use had a positive (+) correlation (+0.44) with DHW energy use, but did not show any correlation to EUI for DHW. The correlation between DHW energy use and the time of construction was calculated (+0.30), however, no correlation was found between the time of construction and EUI for DHW. As part of heat source analysis, district heating was found to have a lower annual DHW energy use and EUI for DHW compared to that of fuel type in individual heating. It was found that newer apartments that were built more recently had a tendency to possess more sanitary fixtures, and positive (+) correlations between DHW energy use and occupant characteristics of apartment units were found in the following order: number of adults (+0.40), number of residents (+0.36), and number of household members with a job (+0.31). Upon analyzing the correlation between characteristics of apartment units and EUI for DHW, negative (-) correlations were found in the following order: number of residents (-0.42), number of students (-0.32), and number of adults (-0.28). It was evident that the correlation analysis results between characteristics of apartment units and DHW energy use were different from those between characteristics of apartment units and EUI for DHW. It was inferred that DHW energy use was significantly affected by the residents’usage. Accordingly, this study attempted to categorize groups by annual EUI for DHW taking into consideration the effects of residents in order to reduce DHW energy use. (3) As for the aforementioned characteristic analysis, characteristics of apartment units were divided into building characteristics comprising the area for exclusive use and time of construction, system characteristics comprising the heat source type and number of sanitary fixtures, occupant characteristics including the residents generation & family composition, number of students, and number of household members with a job, and these were all set as significant characteristic factors. A one-way analysis of variance (ANOVA) was conducted to find whether differences between groups depending on building, system, and occupant characteristics had any significance. Subsequently, EUI for DHW pattern analysis was conducted on groups based on building, system, and occupant characteristics. Monthly and daily EUI patterns for DHW were analyzed for all groups; hourly EUI pattern for DHW analysis was conducted only when the difference between groups showed significant occupant characteristics. Based on a comprehensive analysis of monthly, daily, and hourly patterns, it was derived that groups with an area for exclusive use above 60㎡, apartments built after 2004, households using individual heating, households with sanitary fixtures of five or more, single-person or one-generation households, households without students and less workers had a relatively larger EUI for DHW. Additionally, it was observed that while DHW use behaviors of the residents are important, DHW system must also be improved during the DHW capacity system design phase for the reduction of DHW energy consumption. High efficiency heat source systems (boilers) can be utilized or the efficiency of heat exchange systems can be enhanced. The current Energy Conservation Plan Design Review states that only boilers using high efficiency energy materials or facilities with an energy efficiency rating of 1 are eligible for scoring; this can be taken into consideration during the design phase. Further, it is necessary to provide incentives to promote high efficiency boilers for individual heating, to improve the efficiency of heat exchange facilities within apartment complexes. The current standards for old public buildings and green remodeling projects support high efficiency cooling/heating equipment and high efficiency boilers. If such support can be extended to the private sector, the energy consumption rate can be expected to decrease amongst residential buildings, which constitute 60% of all buildings in South Korea (Building Energy Consumption Status, 2019). This study analyzed monthly, daily, and hourly EUI pattern analysis for DHW based on characteristics of apartment units. Through this pattern analysis attempted to find preferential reduction measure for specific groups with a larger EUI for DHW by characteristics of apartment units. The daily and hourly maximum EUI for DHW based on characteristics of apartment units are especially expected to prevent excessive overestimation of DHW system load compared to the existing methods in DHW system design.