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[인터뷰] 정홍구 현대건설 연구개발본부 부장

“BEMS로 건물가치 향상”
현대건설硏, 국내 최초 BEMS설치확인 1등급 획득

BEMS는 신축되는 1만m² 이상 공공건축물과 서울시의 경우 10만m² 이상 건축물에 의무적으로 설치돼야 한다. 또한 BEMS설치 의무대상은 한국에너지공단에 설치확인을 받아야 한다.


에너지공단이 2015년부터 운영해 온 설치확인제도는 총 9개 평가항목에 5~15점이 배정돼 있다. 100점 만점에 총점 90점 이상은 1등급을 받게 되는데 실내외 환경정보 수집, 제어시스템 연동 등 까다로운 항목에서 고득점을 받아야 한다.


이런 상황에서 최근 현대건설 연구개발본부가 Smart BEMS를 개발해 최초로 설치확인 1등급을 받으면서 이목을 끌고 있다. Smart BEMS가 적용된 ‘그린스마트 이노베이션센터’를 찾아 개발과 운용책임을 맡아 온 정홍구 부장을 만나봤다.


■Smart BEMS 개발배경은
건물효율개선부문 최대이슈는 ‘에너지, 비용, 온실가스’ 세 가지다. 이것을 BEMS의 역할로 봤다. 진정한 BEMS라면 모니터링뿐만 아니라 분석과 제어까지 가능하도록 최상위 중추 시스템으로 구축돼야만 최대이슈를 만족할 수 있다.


이런 컨셉으로 약 6년간 막대한 개발비를 투자했다. 그 결과 Smart BEMS 개발에 성공해 4가지 특화솔루션을 탑재했다. MEG(Micro Energy Grid) 최적제어, 에너지목표관리, CC(Continuous Commissioning), 인공지능(AI)기반 지능형공조복합제어가 그것이다.


최근 국내최초 설치확인 1등급을 받는 등 대외적으로 ‘진일보한 BEMS’라는 평가를 받아 보람을 느낀다.



■MEG최적제어 솔루션은
스마트그리드가 국가 차원 전력망이라면 MEG는 건물 또는 지역단위 에너지망이다.


이와 같은 건물 또는 지역 단위의 에너지망을 관리하고 제어하는 솔루션이 MEG 최적제어 솔루션이다. 이를 구현하기 위해서는 대표적으로 두 가지가 필요하다.


첫째는 통합 관리체계 구축이다. 기존 건물에는 여러 관리시스템들, 즉 BAS, IBS, FMS, 조명제어, 전력제어 등을 위한 관리시스템이 각각 따로 적용되는 경우가 대부분이다. 이에 따라 각 시스템관리에 필요한 적정인력이 투입되지 못해 효율적인 에너지관리가 이뤄지기 어려웠다. 특히 최근 신재생시스템과 에너지저장시스템 등의 적용이 늘어 관리어려움은 더 커지고 있다.


Smart BEMS는 이런 어려움을 극복하기 위해 기본적으로 에너지공급과 저장은 물론 각 부문별 소비까지 통합적으로 모니터링하고 관리할 수 있는 최상위 관리시스템으로 개발됐다.


둘째는 예측을 기반으로 한 최적제어 구현이다. 통합된 관리체계를 구축했다 하더라도 실질적인 절감효과가 나오는 것은 아니다. 고도로 전문화된 관리자가 운영하는 건물은 좀 낫겠지만 대부분은 그렇지 않다.


예를 들어 연료전지 가동이 건물 에너지 비용 측면에서는 굉장히 불리한 경우가 있다. ESS 축전·방전 및 빙축열 축냉·방냉 운전을 잘못하면 엄청나게 낭비될 수 있다. 써야할 때 ESS가 충전이 안 돼 있다거나 빙축으로 얼린 얼음을 사용하지 않고 녹이는 경우다.


Smart BEMS는 머신러닝 기반의 예측알고리즘으로 건물의 에너지 생산·소비를 정확하게 예측한다. 이를 통해 연료전지 가동, ESS 축전·방전 등이 최소에너지비용으로 운전되도록 스케줄을 제공하고 자동운전이 가능하도록 개발됐다.


■에너지목표관리 솔루션이란
쉽게 표현하면 앞서 언급한 MEG를 관리자가 효과적으로 관리할 수 있게 하는 툴이다. 이 툴은 기존의 시뮬레이션 프로그램처럼 고도의 전문가들만 쓸 수 있는 것이 아니라 건물관리자의 사용편의성을 높인 인터페이스를 채택하고 있다.


관리자가 목표관리 설정화면에서 존별 관리온도 및 운용시간 계획을 입력하면 Smart BEMS는 에너지시뮬레이션 결과로서 에너지소비 예측치를 제시해 준다. 관리자는 이를 토대로 최종 에너지소비 목표값을 결정할 수 있다.


예를 들어 어떤 건물이 사무실, 식당, 강당 등으로 구성돼 있고 관리자가 조닝별 목표온도, 운영시간 계획을 입력하면 연·월·주·일 단위 에너지소비량 예측치가 산출된다. 이때 관리자는 조닝별 관리계획을 수정하면서 연간에너지 계획·예산을 수립하거나 원하는 에너지소비 목표치를 확정할 수 있다.


목표치가 확정되면 Smart BEMS는 연·월·주·일 단위별로 실제 에너지소비량과 비교해 목표 에너지소비량 초과가 우려되는 경향이 발생하면 알람을 발생시킨다. 건물관리자에게 원인을 분석하고 조치할 수 있는 환경을 제공하는 것이 특징이다.


■CC솔루션 개념은
인간의 직관이나 경험에서 발생할 수 있는 부분적 오류를 시스템이 보완해 분석하는 것이다. 이를 통해 건물을 최적의 상태로 관리하는 것, 말 그대로 건물 운영 단계에서의 지속적인(Continuous) 위임(Commissioning)이 이뤄지도록 했다.


기존에는 관리자 역량이 BEMS의 핵심이었다. 건축주 입장에서 BEMS를 도입하는 이유는 건물 유지보수 비용을 줄이고 에너지비용을 줄이는 것인데 관리자 역량이 미흡해 절감되지 않았다면 BEMS를 도입할 이유가 사라지는 것이다.


CC솔루션은 이런 것을 툴이 해결할 수 있다는 관점에서 개발됐다. 솔루션은 각 시스템이 어떤 효율로 운영되는지, 실내환경은 쾌적한 상태인지 등에 대한 다양한 정보를 제공한다. 동시에 비정상적인 범위에서는 알람을 발생시킨다.


또한 시스템의 시간대별 운전효율과 부하율을 분석해 유지보수 시점을 파악하거나 부하율에 따르는 장비선정 또는 대수분할 등 에너지 성능개선 계획을 수립하도록 지원하는 역할도 한다.


예를 들어 최대효율 90%보일러가 있다. 그러나 실제로는 통상 50~60% 효율로 운전되고 있고 그 원인이 30% 이하의 처리부하율을 보이는 운전상황이 많기 때문이라고 하면 애초에 용량이 과대하게 설계됐다는 의미다.


이런 상황에서 BEMS는 당초에 용량 과대설계 시스템의 개선계획까지도 수립할 수 있어야 한다. 나아가 주어진 여건에서 최대의 효율로 운전되는 운전점을 찾고 관리자에게 그 여건에서 설비기기가 관리될 수 있는 환경을 제공해 줘야 한다.


■AI 기반 공조복합제어는
Smart BEMS는 학습하는 AI를 탑재하고 있다. 공조제어에서 AI가 건축물 내외부환경, 시스템 가동 후 목표온도 도달시간 등을 학습한다.


이를 토대로 공조시스템 기동·정지 시간을 결정해 무인운전을 가능케 하고 에너지를 크게 절감한다.
기존에는 보일러 및 냉동기 가동시간을 경험에 따라 스케줄링으로 제어해 에너지 낭비 요인이 발생하는 경우가 많았다.


이 솔루션은 AI의 과거데이터 학습을 기반으로 실내외 온도를 인지해 시스템 가동·정지를 결정하는 기술이다. 본 센터 통합운영실은 이 기술로 지난 2년간 무인으로 운영했다.


그동안 실증한 결과 솔루션 첫 적용 후 7~15일 정도 지나면 정확하게 제어하는 것으로 분석됐다. 통상 건물 준공 전 시운전 기간이 3~4개월이라고 보면 인공지능이 학습할 시간으로는 충분하다.

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