한국기계연구원은 △로봇시스템 △국방기기 △의료기기 △AI기반 최적제어시스템 등 미래 지능형 기계기술개발을 주도하고 있으며 기술지원과 신뢰성평가를 통해 국내 제조혁신의 중심역할을 수행하고 있다.

‘열·전기시스템기반 건물군 열에너지수요관리 기술개발 및 실증’ 과제에서는 △실증사이트 열네트워크 시뮬레이션·분석 △열네트워크 최적운전알고리즘 개발 등을 추진하고 있다.

지난 1차연도와 2차연도에는 한국지역난방공사 미래개발원에 재생에너지기반 P2H 통합시스템을 구축하며 운영기술을 고도화했다. 연구초기에는 실증지 에너지설비현황을 분석해 남는 재생에너지를 열로 변환해 저장하는 P2H 통합시스템과 내부 열네트워크 기초공정설계를 실시했다. 2차연도에는 1차연도 연구결과를 기반으로 설비사양을 구체화해 △TES △PCM 축열조 △중·고온 히트펌프 등이 연계된 최종 공정도를 완성했다.

HP활용 차세대 열네트워크 구축기반 조성

한국기계연구원은 히트펌프 운영에 필요한 열원을 확보하기 위해 △연료전지 폐열 △지역난방열 △태양열시스템 등 다양한 대안을 검토하고 장치별 성능·제작조건을 도출했다. 이를 통해 P2H시스템 상세설계와 공정고도화업무를 수행했다.

에너지부하 분석과 운영시나리오 수립을 위해 실증지에서 수집된 센서데이터와 지난 2024년 실측데이터를 활용해 동절기 난방부하 계절적 특성과 주간 업무시간대 전력소비패턴을 정밀분석했다. 분석결과를 기반으로 재생에너지 과잉 시 전력을 소비하는 플러스 DR과 수급위기 시 부하를 감축하는 마이너스 DR 등 계통상황에 대응하는 6가지 세부운전 시나리오를 설계했다.

또한 고온히트펌프를 통해 100℃ 이상 열을 생산해 지역난방 네트워크로 역송할 수 있는 열프로슈머 공정설계를 구체화함으로써 차세대 열네트워크 구축을 위한 기술적 토대를 마련했다. 심야 경부하시간대 저렴한 전력을 활용해 에너지를 저장하고 피크 시 방전하는 부하이동전략의 경제적 타당성도 검토했다.

한국기계연구원은 TRNSYS와 SimulationX 등 소프트웨어를 활용해 설계된 시스템 신뢰성을 확보했으며 실제 온수공급데이터와 시뮬레이션 결과간 높은 일치도를 확인해 설계안의 유효성을 입증했다.

3차연도에는 시스템설계와 기초시뮬레이션 결과를 기반으로 실증사이트 데이터를 활용한 시뮬레이션 심화분석과 AI기반 최적제어 알고리즘 개발에 역량을 집중할 예정이다.

규칙기반제어대비 전기요금을 15~25 % 절감하고 수요반응보상을 최대화하는 것을 목표로 △열네트워크 운전최적화·실증검증 △AI·수학적 최적화기반 알고리즘 고도화 △연구성과 확산·지식재산권 확보 등을 수행할 예정이다.

한국기계연구원의 관계자는 “산업계에서는 히트펌프를 단순 열원설비가 아닌 국가적 과제인 탄소중립 달성을 위한 지능형 에너지자산으로 바라보는 인식전환이 필요하다”라며 “이번 실증을 통해 그 가능성을 수치로 제시할 것”이라고 말했다.