건물에너지관리시스템은 건물 내의 쾌적한 실내환경을 유지하면서 건물의 에너지 성능을 높이기 위하여 도입되는 건물관리 시스템을 말하며, 기존 건물자동제어시스템과는 달리 건물 내외의 정보를 수집하여 건물이 에너지를 효율적으로 소비할 수 있도록 도와주어 건물의 에너지성능을 효과적으로 예측하고 자동화된 제어시스템을 통한 건물의 에너지관리가 대표적인 차이점이라고 할 수 있다.
관련된 연구 동향들을 살펴 볼 때, BEMS의 주요 기본이 되는 기능들을 수행하면서 보다 발전된 건물에너지관리를 제공하기 위한 노력이 진행되고 있는 것으로 보인다. 따라서 BEMS환경에서 건물과 각종 설비 및 시스템의 운영과 관련된 상태감시, 효율 향상과 성능평가 그리고 기본적인 제어기능을 포함하면서 에너지 소비정보 분석과 예측기능까지 활용할 수 있는 진화되고 합리적 관리 도구의 제공이 요구되고 있는 실정이다. BEMS에서의 진화되고 합리적 관리 도구란 건물에너지 관리의 판단과정에 도움을 주거나 판단기능을 대체하는 고도화된 기능을 수행하는 것을 말하며, 이와 같은 진화된 관리 도구를 개발, 제공하기 위해서는 많은 운영관리 정보의 수집과 이들 정보의 분석을 통한 관리기법의 개발이 필요하다.
따라서 본 연구에서는 BEMS 환경에서 건물에서 대부분의 에너지소비를 차지하고 있는 건축설비 부분 중에 중앙공조시스템을 대상으로 하여 효율적인 해석모델을 개발하고 해석된 에너지소비량을 바탕으로 효과적이고 합리적인 중앙공조시스템의 에너지관리와 운영을 위한 제어방법들을 제시하고자 하였으며, 합리적이고 진화된 관리와 제어방법으로 인공지능과 기계학습의 형태 중 하나인 유전알고리즘을 적용하여 제안된 최적제어방법의 에너지 저감성능을 살펴보고 평가하는 것이 주요 목적이다.

BEMS는 국내외의 여러 규정과 가이드라인에서 제시하고 있는 기본적인 기능부터 종래의 기술과 차별성을 갖는 주요기능이 포함되어져야 하며, BEMS를 구축하기 위한 주요절차들이 수행되어져야 한다.

BEMS가 구축된 실제 건물로부터 실측된 데이터를 기반으로 연구를 진행하기에는 어려운 현실을 감안하여 표준건물(reference building)을 해석 대상건물로 선정하고 가상의 BEMS가 설치되어있는 건물로 가정하고 시뮬레이션 기반 모델로 BEMS의 데이터를 대신하고자 하였다. 표준건물을 활용함에 있어서는 건물유형은 DOE의 commercial reference buildings Large Office로 대부분의 입력값들은 DOE의 Building Energy Codes Program과 ANSI/ASHRAE/IES Standard 90.1의 값들로 구성하였으나 국내의 현실을 고려하여 건물의 위치, 기상데이터, 외벽의 열관류율과 창호의 열관류율, 건물의 성능에 중요한 실내설정온도, 건물의 사용일수, 운전시작시간과 운전종료시간은 국내의 실정에 맞도록 변환하였고, EnergyPlus프로그램을 이용하여 시뮬레이션을 수행하여 시뮬레이션 결과를 도출하였다.

중앙공조시스템에 특화된 합리적이고 진화된 건물운영상의 관리 도구를 제공하고 유전알고리즘을 이용한 에너지 최적화 알고리즘을 적절히 검증하기 위해서 별도의 해석모델이 필요하다고 판단하여 기존의 여러 규정 및 해석 이론들을 차용하여 응용소프트웨어를 이용하여 해석모델을 개발하고 검증하였다. 검증을 위한 지표로는 결정계수와 변동계수를 사용하였으며 검증결과 결정계수는 0.9903으로 높은 유사성을 보여주었고, 변동계수는 5.58%로 허용범위인 30% 이내로 나타나 개발된 중앙공조시스템 에너지 해석모델을 이용하여 최적제어방법을 적용하는 경우에 에너지소비량을 해석하기 적합하다고 판단되었다.

개발된 중앙공조시스템의 해석모델을 기반으로 중앙공조시스템의 에너지 최적화를 위한 최적제어방법으로 유전알고리즘을 이용하였고, 각 제어점의 제어변수들을 산출하도록 하였으며 산출된 최적제어변수로 공조시스템이 운전하는 것으로 가정하고 에너지 소비량을 분석을 실시하였다.

중앙공조시스템의 에너지 최적화를 위한 제어변수는 급기측은 급기온도, 덕트정압 그리고 열원측은 냉수온도, 펌프차압 4가지로 제어변수를 선정하였고 제어변수의 범위는 유전알고리즘이 해를 탐색하는 데에 제약이 발생하지 않고 최적화하는 해의 품질도 고려하면서 현장에서 제어가 가능한 범위 등을 고려하여 설정하였다.

에너지 최적화를 위한 제어방법은 제어값의 변화가 없는 기준값의 일반운전을 기준으로 하여 4가지의 모든 제어변수를 모두 이용하는 최적제어운전(Case 1), 급기측의 제어변수만을 이용하는 급기측 최적제어운전(Case 2), 열원측 제어변수만을 이용하는 열원측 최적제어운전(Case 3)로 제어변수의 위치와 종류에 따라 3가지의 최적제어방법을 구성하였다.

최적제어운전에 의한 중앙공조시스템의 에너지소비량 저감효과 분석 및 평가를 위해 에너지소비량 결과와 제어량의 변화를 관찰하고 각 최적제어방법에 의한 주요 결과를 요약하면 다음과 같다.

1) 전체 제어변수를 이용한 최적제어운전(Case 1)결과 전체 시스템에서 에너지소비량은 25.14%로 저감되었으며, 송풍기 에너지소비량은 20.81%, 냉동기 에너지소비량은 27.31%, 냉수순환펌프 에너지소비량은 10.32% 저감되었다. 최적제어운전(Case 1) 결과 제어량의 변화는 자유롭게 변화하며, 목적함수인 에너지소비량의 이득을 가져오기 위한 유전알고리즘이 가진 선택적 특성을 잘 나타내었다.

2) 급기측 제어변수를 이용한 최적제어운전(Case 2)결과 전체 시스템에서 에너지소비량은 5.72%로 저감되었으며, 송풍기 에너지소비량은 26.87%, 냉동기 에너지소비량은 1.56%, 냉수순환펌프 에너지소비량은 0.85% 증가되었다. 급기측 제어변수를 이용한 최적제어운전(Case 2)은 열원측의 제어점에 대한 제어가 불가능하기 때문에 급기측에서 사용되는 에너지소비량을 저감시키기 위해서 알고리즘이 급기온도를 낮게 설정함에 따라 오히려 냉동기의 부하율 증가와 냉수순환펌프에서의 냉수순환량 증가로 냉동기와 냉수순환펌에서의 에너지소비량증가를 가져오는 현상을 나타내었다.

3) 열원측 제어변수를 이용한 최적제어운전(Case 3)결과 전체 시스템에서 에너지소비량은 16.98%로 저감되었다. 송풍기 에너지소비량은 제어변수가 없기 때문에 저감시키지 못하는 것으로 나타났고, 냉동기 에너지소비량은 21.43%, 냉수순환펌프 에너지소비량은 8.71% 감소되었다. 열원측 제어변수를 이용한 최적제어운전(Case 3)결과 최적제어운전(Case 1)에 비하여 냉수온도와 펌프차압의 변화가 더 심하였는데 제어점이 냉동기의 냉수출구온도와 냉수순환펌프의 펌프차압만을 이용하므로 부하에 대응하기 위해서 열원측의 제어량의 변화를 더 많이 주는 것으로 판단된다.

4) 에너지 저감성능 측면에서는 최적제어운전(Case 1)이 가장 우수하지만 4가지의 제어점을 동시에 이용하는 최적제어운전의 경우 4가지 제어점에 대한 제어가 동시에 이루어져야 하므로 실제로 제어에 적용에 있어서는 공조시스템의 더 많은 부분에 계측과 제어장치를 확보해야 할 것으로 판단된다.

5) 급기측의 최적제어운전(Case 2)은 급기측의 급기온도와 덕트정압의 2가지 제어변수만을 이용하고 송풍기의 에너지를 크게 감소시켜 급기측의 에너지 소비의 비율이 큰 시스템 구성 시에는 에너지 저감 측면에서는 유리할 수 있으나 시스템의 내부 결로나 취출구에서의 콜드드래프트와 같은 상황에 대한 대안이 필요하다.

6) 열원측의 최적제어운전(Case 3)은 냉수온도와 펌프차압의 2가지 제어변수만을 이용하고 열원측의 에너지를 크게 감소시켜 열원의 비율이 큰 시스템 구성 시에는 에너지 저감 측면에서 유리할 수 있으나 냉수온도와 차압의 변화가 더 심하므로 제어량 변화에 대응할 수 있는 정밀한 시스템 구성이 요구된다.

본 연구는 시뮬레이션을 기반으로 한 연구의 한계성 때문에 실제 현장에서의 적용 시에는 여러 변수나 외부의 요인들에 의해 여러 결과들의 오차들이 발생할 수 있으며, 추후 실제 중앙공조시스템에 적용하여 실측데이터들을 활용하는 연구들을 통한 검증과정과 보완연구가 필요하며 중앙공조시스템은 열원의 유형, 열매의 전달방식 등 건물의 설계조건에 따라서 다양한 조합에 의해 시스템이 결정되는 만큼 여러 구성요소들의 조합을 고려한 응용된 연구도 지속적으로 수행해 져야 할 것으로 판단된다.