신재생에너지 도입이 활발히 확대되어 가는 가운데, 지열히트펌프(Ground Source Heat Pump, GSHP 이하)는 연중 항온성을 갖는 지중열을 이용하면서 안정적인 에너지원으로서 인식되어 2010년 이후 가장 빠르게 성장하는 신재생에너지이다.
기존에 GSHP와 타냉난방 방식과의 경제성 비교연구가 있었지만 연구자에 따라 상이한 결론을 나타내기도 했다. 선행연구에서 실제 운영 데이터가 부족한 상태에서 주로 에너지비용 부문에서 비교 연구되었는데 본 연구에서는 수도권의 두 개 건물의 냉난방 공급 월별 실적데이터를 이용하여 LCC 관점에서 GSHP와 지역냉난방(District Heating & Cooling, DHC)방식의 사업기간 동안 초기투자비, 에너지비용, 수선유지비, 환경비용을 포함한 비용 분석을 실시하였다.
수도권에서 GSHP를 운영하고 있는 2개 건물을 대상으로 준공 이후 초기공급 시기를 제외하고 1~2년 지난 시점인 2014년 GSHP 운영데이터를 기준으로, 동 건물을 DHC시스템으로 공급한다고 가정하여 LCC 관점에서 비교연구를 실시한 결과 수명주기 동안 DHC시스템이 공공건물과 공동주택에서 공히 경제성이 있는 것으로 나타났다. 에너지비용 측면에서, 공공건물의 경우 DHC 시스템이 GSHP 대비 77% 수준이며, 공동주택의 경우 GSHP가 DHC 시스템의 89% 수준으로 경제성이 있었다. 그러나 전체 비용 면에서, 공공건물의 경우 DHC시스템이 GSHP대비 45%, 공동주택의 경우 53% 수준으로 경제성이 있는 것으로 나타났다.
실측 데이터 연구결과가 기존 연구와 상이한 점에 주목하여 원인을 분석한 결과, 요금기준이 된 DHC사업자의 냉방요금 인하가 있었다는 것을 파악하였고, 타 사업자의 냉방 요금기준으로 하면 공공건물 에너지비용 면에서 GSHP가 경제적이었다. 공동주택 LCC 비교에서는, GSHP시스템의 가정용 전기요금 누진세가 면제되어 에너지비용 비교 시 외부효과가 반영되어 있었음을 확인하였다.
외부효과에 따라 경제성이 크게 변하는 에너지산업의 특성을 확인하면서 에너지믹스 계획에 외부비용요소를 반영할 수 있는 모델이 필요하다고 판단하여, 정량적 비용요소와 정성적인 외부환경효과를 변수로 사용하는 알고리즘 모형(Optimal Energy Mix of GSHP & DHC, OEMGD)을 설계하여 GSHP시스템, DHC시스템, 믹스형 에너지 공급시스템 등 3가지 에너지 공급대안을 비교하면서 최적 에너지믹스 구간을 찾을 수 있도록 연구하였다.
정량적인 비용 데이터에 신뢰도를 부여해서 LCC 비용의 불확실성을 보정하였고, 정성적인 외부요소의 영향을 계수화하여 최적 에너지 믹스구간을 찾아주는 OEMGD알고리즘 모형을 설계하고, 컴퓨터 소프트웨어로 수치해석이 가능하도록 프로그래밍하였다. 데이터 수집의 어려움 때문에 정책, 기술, 환경문제 등에 걸친 다양한 외부비용을 찾고 정량적 데이터를 구할 수 없을 때는 LCC 자료의 불확실성 극복방법을 적용하여, 전문가 자문을 구하거나 데이터를 추정하되, 각 데이터마다 신뢰도 가중치를 주어서 GSHP시스템과 DHC시스템의 비용요소 DB를 편성하였다. 알고리즘에서는 정량적 비용과 정성적 외부환경요소를 에너지믹스 비율로 곱하여 최적 믹스구간을 찾도록 하였다.
OEMGD 알고리즘 모델의 타당성을 확인하고자 냉·난방이 공급되고 있는 건물 데이터를 이용하여 GSHP시스템과 DHC시스템의 최적 믹스구간을 찾는 시뮬레이션을 시행하였다. 실제 건물의 냉난방 데이터 자료로 알고리즘을 시뮬레이션한 결과, 계량데이터와 정성적 외부비용을 고려하면서 OEMGD 모델이 최적 에너지믹스 비율과 최소 LCC를 도출하는 것이 확인되었다.
본 연구에서 구축하고 확인한 OEMGD 알고리즘 모형은 DB에 정확한 정보가 많이 축적될수록, 알고리즘 연구자 경험이 축적될수록 결과의 신뢰도는 높아질 것이다. 데이터를 지속적으로 DB에 업데이트 하고 주기적으로 외부 영향요소의 변화를 파악하여 영향요소의 계수를 조정하여 OEMGD 모델을 운영한다면 대체 에너지시스템의 최적믹스 구간 파악이 가능하고, 신재생에너지와 기존에너지와의 최적 믹스를 통하여 에너지 이용효율이 제고될 것으로 사료된다.