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SUMMARY
Contents
목차
제1장 서론 34
제2장 신재생복합에너지 건물 및 타운을 위한 통합에너지운영 지능화 38
제1절 신재생복합에너지 건물 에너지운영지능화 기술 38
1. 적용대상 38
2. 건물부하 및 신재생에너지시스템 성능예측 기술 43
3. 건물부하 및 신재생에너지시스템 운영 기술 53
4. 모델학습기 및 운영장치 58
5. 향후 계획 66
제2절 신재생복합에너지 타운 에너지운영지능화 기술 68
1. 적용대상 68
2. 타운열부하 및 신재생에너지시스템 성능예측 기술 75
3. 타운열부하 및 에너지시스템 운영 기술 78
4. 향후계획 87
제3장 위성영상 기반 신재생에너지 발전 진단 및 변동성 예측 기술 개발 89
제1절 핵심기술 목표 및 TRL 달성도 자체 평가 89
1. 핵심기술 목표 평가 89
2. TRL 달성도 자체평가 90
제2절 신재생 모니터링 알고리즘 고도화 기술 개발 91
1. Clear Sky 일사량 개선 기술 개발 91
2. 3차원 음영영역 산정 및 BIPV 용 태양자원지도 알고리즘 개발 98
제3절 태양광 발전량 산정식 알고리즘 고도화 기술 개발 119
1. 모니터링 기반 발전량 데이터베이스 연동 모듈 기술 개발 119
제4절 태양광 발전량 예보 알고리즘 고도화 기술 개발 124
1. 태양광 발전량 시계열 기반 초단시간 예보 기술 개발 124
2. 수치기상예측 발전량 예보 데이터 평가 시스템 모듈 개발 149
제4장 차세대 신재생 융복합 건물에너지기술 160
제1절 도시형 플러스에너지커뮤니티 개요 160
1. 도시형 플러스에너지커뮤니티 개요 160
제2절 도시형 플러스에너지커뮤니티 적용성 평가 170
1. 서론 170
2. 플러스에너지커뮤니티 개요 171
3. 신재생융복합시스템 개요 172
4. 시뮬레이션 모델 173
5. 시뮬레이션 결과 및 분석 176
6. 참고문헌 183
제3절 플러스에너지건물군 신재생에너지 믹스 분석 185
1. 각 유형별 건물의 부하매칭 성능 185
2. 각 유형별 건물의 연간 에너지 성능평가 186
3. 플러스에너지건물군의 에너지 네트워크화에 따른 에너지 부하매칭 188
4. ESS시스템 적용에 따른 플러스에너지단지의 연간 부하매칭 190
제4절 도시형 플러스에너지커뮤니티 구축(스마트시티) BM 수립 192
1. 도시형 플러스에너지커뮤니티 환경분석 192
2. Business Model 196
3. 타당성 분석 210
제5절 부산 Eco Delta City(EDC) 스마트시티 에너지자립율 산정 215
1. 부산 Eco Delta City(EDC) 개요 215
2. 부산 EDC 스마트시티 에너지 부하 산정 215
제5장 결론 223
〈표 2-1〉 실증연구주택 에너지시스템의 주요 구성요소 용량 39
〈표 2-2〉 CASE 1 모델 성능 검증 지표 50
〈표 2-3〉 CASE 2 모델 성능 검증 지표 50
〈표 2-4〉 LSTM모델 설정 변수 및 Hidden Layer 구성 51
〈표 2-5〉 타운형 에너지시스템의 주요 구성요소 용량 59
〈표 2-6〉 타운에너지시스템 열공급 운전모드 70
〈표 2-7〉 연간 수익 및 전기, 가스 사용 요금 80
〈표 2-8〉 롤 및 모델기반 연간 수익 및 전기, 가스 사용 요금 86
〈표 3-1〉 연차별 핵심기술 목표 및 세계최고수준 90
〈표 3-2〉 한반도 영역 일평균 MODIS AOD Level 3의 계절별 lag-correlation 96
〈표 3-3〉 태양광 발전 데이터 및 변수 설명 126
〈표 3-4〉 태양광 발전 분석 개요 127
〈표 3-5〉 태양광 발전 데이터 구성 127
〈표 3-6〉 태양광 발전 분석 사용 데이터 구성 128
〈표 3-7〉 풍력 발전 데이터 및 변수 설명 128
〈표 3-8〉 풍력 발전 분석 개요 129
〈표 3-9〉 풍력 발전 데이터 구성 130
〈표 3-10〉 풍속 결측값 대체 방법 130
〈표 3-11〉 발전량 결측값 대체 방법 130
〈표 3-12〉 태양광 발전 데이터 training set과 test set의 관측값 수 131
〈표 3-13〉 풍력 발전 데이터 training set과 test set의 관측값 수 131
〈표 3-14〉 지점별 일사량/태양광 발전량 ARIMA 및 계절 ARIMA 모형 137
〈표 3-15〉 태양광 발전 예측 모형 MAE 비교-일사량 138
〈표 3-16〉 태양광 발전 예측 모형 MAE 비교-태양광 발전량 139
〈표 3-17〉 풍속 및 풍력 발전량 ARIMA 모형 142
〈표 3-18〉 ARIMA 모형의 계수 추정치 갱신 기간 143
〈표 3-19〉 계수 추정치 갱신 기간에 따른 풍속/풍력 발전량 1시간/2시간 예측의 MAE 비교 145
〈표 3-20〉 La Mata와 Metepec 예측 모형 결과 비교 148
〈표 3-21〉 선행시간별 시간 누적일사량 검증통계 155
〈표 3-22〉 선행시간별 일 누적일사량 검증통계 159
〈표 3-23〉 발전량 검증통계 159
〈표 4-1〉 스마트시티 시장규모 및 전망 예측 167
〈표 4-2〉 국내 신재생에너지 산업 현황 변화 168
〈표 4-3〉 스마트시티의 국내 시장규모 및 전망 169
〈표 4-4〉 각 유형별 건물의 에너지 성능평가 187
〈표 4-5〉 각 유형별 건물의 연간 부하매칭 성능지표 187
〈표 4-6〉 플러스에너지단지의 연간 부하매칭 성능지표 190
〈표 4-7〉 제로에너지빌딩 구성 기술 분야 및 시장규모 192
〈표 4-8〉 지역/용도에 따른 사례별 적용 기술 현황 193
〈표 4-9〉 신재생 에너지 시스템 관련 산업 구조 194
〈표 4-10〉 플러스에너지시티 SWOT 분석 195
〈표 4-11〉 CASE 1 공급설비 투자비 및 감가상각비 198
〈표 4-12〉 CASE 1 전력 생산비용 추정 199
〈표 4-13〉 CASE 1 수익 추정 199
〈표 4-14〉 CASE 1 투자회수기간 200
〈표 4-15〉 CASE 2 공급설비 투자비 및 감가상각비 200
〈표 4-16〉 CASE 2 전력 생산비용 추정 201
〈표 4-17〉 CASE 2 수익 추정 201
〈표 4-18〉 CASE 2 투자회수기간 202
〈표 4-19〉 CASE 3 공급설비 투자비 및 감가상각비 202
〈표 4-20〉 CASE 3 전력 생산비용 추정 203
〈표 4-21〉 CASE 3 수익 추정 203
〈표 4-22〉 CASE 3 LCOE 204
〈표 4-23〉 CASE 3 투자회수기간 204
〈표 4-24〉 CASE 4 (100%) 공급설비 투자비 및 감가상각비 205
〈표 4-25〉 CASE 4 (100%) 전력 생산비용 추정 205
〈표 4-26〉 CASE 4 (100%) 수익 추정 206
〈표 4-27〉 CASE 4 (100%) LCOE 206
〈표 4-28〉 CASE 4 (100%) 투자회수기간 207
〈표 4-29〉 CASE 4 (용량 최적화) 공급설비 투자비 및 감가상각비 207
〈표 4-30〉 CASE 4 (용량 최적화) 전력 생산비용 추정 208
〈표 4-31〉 CASE 4 (용량 최적화) 수익추정 208
〈표 4-32〉 CASE 4 (용량 최적화) LCOE 209
〈표 4-33〉 CASE 4 (용량 최적화) 투자회수기간 209
〈표 4-34〉 태양광 발전 원가 211
〈표 4-35〉 부산 EDC 토지이용계획에 따른 면적 및 비율 216
〈표 4-36〉 부산 EDC 토지이용계획에 따른 상세 면적, 용적률 및 건폐율 216
〈표 4-37〉 용도별 건물 단위 전력소비량 218
[그림 2-1] 건물형 모델기반 에너지운영기술 개발 개요 38
[그림 2-2] 제로에너지주택 에너지시스템 구성 개념도 39
[그림 2-3] TRNFlow 모델링과 환기성능실험을 위한 환기시스템 구성 개념도 40
[그림 2-4] 보정을 위한 상세 시뮬레이션 결과-실내온도, 냉온수축열조온도, 외기온도 41
[그림 2-5] 평균실내온도 및 냉온수축열조 온도 42
[그림 2-6] 사용 전력량 및 시간별 전기요금 42
[그림 2-7] 주택의 난방모드에 대한 전체건물에너지시스템 모델 구성도 43
[그림 2-8] 시스템모델의 입력정보간소화 결과 44
[그림 2-9] 건물형에 대한 모델 학습의 개념 구성도 45
[그림 2-10] 건물형 시스템 모델의 학습기간에 따른 학습 및 예측 성능 46
[그림 2-11] 건물 모델의 넷전력소비 학습 및 예측 결과 47
[그림 2-12] 건물 모델의 실내온도 학습 및 예측 결과 47
[그림 2-13] 건물 모델의 버퍼조 온도 학습 및 예측 결과 47
[그림 2-14] 실증연구주택 데이터를 이용한 시스템모델의 넷전력소비 학습과 예측 결과 48
[그림 2-15] 실증연구주택을 대상으로 시스템모델의 실내온도 학습과 예측 결과 48
[그림 2-16] 실증연구주택을 대상으로 시스템모델의 버퍼조 온도 학습과 예측 결과 48
[그림 2-17] 실증연구주택을 대상으로 시스템모델의 히트펌프 전력소비 학습과 예측 결과 48
[그림 2-18] CASE 1 CO 2 농도 예측 결과 50
[그림 2-19] CASE 2 CO 2 농도 예측 결과 50
[그림 2-20] 모델 학습 성능 비교 52
[그림 2-21] 일 단위 에너지 사용량 예측(Sequence 2 weeks) 53
[그림 2-22] 건물형에 대한 모델기반 운영기법 개념 구성도 53
[그림 2-23] 기준모델과 전기 요금의 합을 비용함수로 한 글로벌최적화 결과 비교 56
[그림 2-24] 기준모델과 그리드로부터의 전기소비량의 합을 비용함수로 한 글로벌최적화 결과 비교 56
[그림 2-25] 동적계획법 계산조건에 따른 운영최적화효율 계산 결과 57
[그림 2-26] 실험연구주택 에너지시스템(좌) 및 설비 제어-계측시스템 개요도(우) 58
[그림 2-27] 실험연구주택 에너지 분석데이터 59
[그림 2-28] 에너지운영최적화 프로그램 구동을 위한 실험연구주택 설비 및 센서... 61
[그림 2-29] 모델학습기 전체 흐름도 62
[그림 2-30] 모델학습기 63
[그림 2-31] 모델학습기 연속운전(2018.10.16~23, 168hr) 결과 64
[그림 2-32] 운영장치 전체 흐름도(상) 및 제작사진(하) 65
[그림 2-33] 실험연구주택 내 운영장치 설치 개념도 66
[그림 2-34] 타운형 모델기반 에너지운영기술 개발 개요 68
[그림 2-35] 계간축열식 제로에너지타운의 에너지시스템 구성 개념도 69
[그림 2-36] 상세시뮬레이션 모델 70
[그림 2-37] 타운에너지시스템 열공급 운전모드 도식 71
[그림 2-38] 기본 운전모드의 연간 발생 비율 72
[그림 2-39] 기본 운전모드의 연간 열공급 73
[그림 2-40] 건물군 난방부하모델 및 급탕부하모델 74
[그림 2-41] 건물군 실측부하와 TRNSYS 모델 난방 및 급탕 캘리브레이션 74
[그림 2-42] 신경망 모델 Layer 구성 75
[그림 2-43] 데이터 기반 학습 모델을 통한 타운 부하 예측 결과 76
[그림 2-44] 타운형 에너지시스템모델 구성도 77
[그림 2-45] 타운형 열 및 전기 통합에너지모델의 학습 성능 78
[그림 2-46] 타운형 열에너지모델의 학습 성능 48
[그림 2-47] 룰기반 운영 알고리즘의 기본 개념도 78
[그림 2-48] 히트펌프 선택적 운전 전(상단), 후(하단) 피크 값 79
[그림 2-49] 롤기반 운영기법의 수익향상율 81
[그림 2-50] 계간축열조 상부,중부,하부 온도 거동 83
[그림 2-51] 7월1일부터 1년간 계간축열조 온도 거동 83
[그림 2-52] 열원 설비 운전 및 부하율 84
[그림 2-53] 룰 및 모델기반 혼합운영기법의 개념 구성도 85
[그림 2-54] 롤기반과 롤 및 모델기반 운영기법의 수익향상율 86
[그림 2-55] 타운형 시뮬레이터 SW 구성 87
[그림 3-1] 2016~2017년 한반도 영역의 MODIS Level2 92
[그림 3-2] UASIBS-KIER 모형 영역 93
[그림 3-3] Aerosol Optical Depth 연직 분해를 위한 Exponential 분포 비율 94
[그림 3-4] 2016년 한반도 영역(33~38°N, 124~130°E)의 MODIS 95
[그림 3-5] 2016년 한반도 영역 MODIS L2 일별 AOD와 (a)1일후, (b)2일후, (c)3일후 AOD와의 산포도 96
[그림 3-6] 2016년 한반도 영역 MODIS L3 일별 AOD와 (a)1일후, (b)2일후, (c)3일후 AOD와의 산포도 96
[그림 3-7] 에어로졸 농도 자료동화 기술 이전 (좌) 및 이후 (우) 청천일사량 추정치와 관측치의 비교 97
[그림 3-8] 에어로졸 농도 자료동화 기술 이후 수평면 전일사량 추정치와 관측치 비교 98
[그림 3-9] SolarMap 시범 구축 지역 99
[그림 3-10] 브이월드 Open API 100
[그림 3-11] 브이월드 3차원 공간정보 수집 프로그램 100
[그림 3-12] 수집된 브이월드 DEM 101
[그림 3-13] 수집된 브이월드 건물 공간정보 101
[그림 3-14] Mesh Simplify 모델 102
[그림 3-15] 브이월드 건축물 데이터(상), 단순화 후 재구성한 건축물 모델(하) 103
[그림 3-16] 세 구성 요소로 태양방사조도를 나타내는 하늘모델 104
[그림 3-17] Radiation Analysis(벽면형), 23 SEP 06:00~18:00 105
[그림 3-18] DTM 기반 분석 모델 입력 자료 106
[그림 3-19] 3차원 공간정보 기반 분석 모델 입력 자료 106
[그림 3-20] Radiation Analysis, 23 SEP 10:00~11:00 107
[그림 3-21] Radiation Analysis, 23 SEP 11:00~12:00 108
[그림 3-22] Radiation Analysis, 23 SEP 12:00~13:00 109
[그림 3-23] Radiation Analysis, 23 SEP 13:00~14:00 110
[그림 3-24] Radiation Analysis, 23 SEP 14:00~15:00 111
[그림 3-25] Radiation Analysis, 23 SEP 15:00~16:00 112
[그림 3-26] Radiation Analysis, 23 SEP 16:00~17:00 113
[그림 3-27] Radiation Analysis, 23 SEP 17:00~18:00 114
[그림 3-28] Radiation Analysis(벽면형), 23 SEP 07:00~14:00 115
[그림 3-29] Radiation Analysis(벽면형), 23 SEP 14:00~20:00 116
[그림 3-30] Area Solar Radiation Analysis, 23 SEP 09:00~14:00 117
[그림 3-31] Area Solar Radiation Analysis, 23 SEP 14:00~18:00 118
[그림 3-32] 기존 모니터링 DB화 수집 시스템 개략도 120
[그림 3-33] 기존 모니터링 DB화 수집 컴퓨터(Windows) 구성도 120
[그림 3-34] 신규 모니터링 데이터 DB화 시스템 개략도 121
[그림 3-35] 클라우드 컴퓨팅 기반 DB 서버 122
[그림 3-36] KierServer 구성도 123
[그림 3-37] 유지보수용 Front-End 로그인 화면 123
[그림 3-38] 모니터링 데이터 DB화 시스템 유지보수용 화면 124
[그림 3-39] 기초 자료의 개요 125
[그림 3-40] 태양광 발전 데이터 구성 126
[그림 3-41] 풍력 발전 데이터 구성 129
[그림 3-42] 태양광 발전 데이터(training set 및 test set) 131
[그림 3-43] 풍력 발전 데이터(training set 및 test set) 132
[그림 3-44] ARIMA 모형의 적합 절차 (Box-Jenkins method) 133
[그림 3-45] 관측 지점별 일사량 시계열 도표 135
[그림 3-46] 관측 지점별 태양광 발전량 시계열 도표 136
[그림 3-47] 일사량 및 태양광 발전량 예측 알고리즘 예시 138
[그림 3-48] 지점별 16.12.21.00:00~16.12.31.23:00 일사량 예측 시계열 도표 140
[그림 3-49] 지점별 16.12.21.00:00~16.12.31.23:00 태양광 발전량 예측 시계열 도표 141
[그림 3-50] 풍속 및 풍력 발전량의 전체 기간(466일)과 첫 1주일 시계열 도표 142
[그림 3-51] 계수 추정치 갱신 기간에 따른 풍력 발전 관련 예측 모형 평가 알고리즘 144
[그림 3-52] 2013.4.4.00:00~2013.4.11.03:00 풍속 예측 시계열 그래프 146
[그림 3-53] 2013.4.4.00:00~2013.4.11.03:00 풍력 발전량 예측 시계열 그래프 146
[그림 3-54] 일사량 예측 모형에서의 밤 시간에서 예측값 존재 147
[그림 3-55] La Mata 지역 풍속 예측(우), Metepec 지역 풍속 예측(좌) 148
[그림 3-56] 수치기상예측 자료 149
[그림 3-57] 선행시간 1~6시 관측과 모델의 시간 누적일사량 비교 152
[그림 3-58] 선행시간 7~12시 관측과 모델의 시간 누적일사량 비교 152
[그림 3-59] 선행시간 13~18시 관측과 모델의 시간 누적일사량 비교 153
[그림 3-60] 선행시간 19~24시 관측과 모델의 시간 누적일사량 비교 153
[그림 3-61] 선행시간 25~30시 관측과 모델의 시간 누적일사량 비교 154
[그림 3-62] 선행시간 31~36시 관측과 모델의 시간 누적일사량 비교 154
[그림 3-63] 선행시간 1~6시 관측과 모델의 일 누적일사량 비교 156
[그림 3-64] 선행시간 7~12시 관측과 모델의 일 누적일사량 비교 156
[그림 3-65] 선행시간 13~18시 관측과 모델의 일 누적일사량 비교 157
[그림 3-66] 선행시간 19~24시 관측과 모델의 일 누적일사량 비교 157
[그림 3-67] 선행시간 25~30시 관측과 모델의 일 누적일사량 비교 158
[그림 3-68] 선행시간 31~36시 관측과 모델의 일 누적일사량 비교 158
[그림 3-69] 관측과 모델의 발전량 비교 159
[그림 4-1] 세계 도시인구전망 및 메가시티의 자원소비비중 160
[그림 4-2] 도시의 개발정도와 인구밀도에 따라 요구되는 에너지원 162
[그림 4-3] 국토교통부 U-City Vision 163
[그림 4-4] 제로에너지빌딩 국내 시장 규모 164
[그림 4-5] 국외 재생에너지 시장규모 및 전망 165
[그림 4-6] 지역별 신재생에너지 수요 현황 및 전망 165
[그림 4-7] 글로벌 신재생에너지 투자 추이 165
[그림 4-8] 발전원별 신재생에너지 설치 추이 165
[그림 4-9] 세계 스마트시티 수 166
[그림 4-10] 스마트시티 시장규모 및 전망 166
[그림 4-11] 건물 일체형 신재생에너지시스템의 세계 시장규모 및 전망 167
[그림 4-12] 건물 일체형 신재생에너지시스템의 국내 시장규모 및 전망 169
[그림 4-13] 플러스에너지커뮤니티 개요 171
[그림 4-14] 신재생에너지 융복합 시스템 개요 172
[그림 4-15] 플러스에너지커뮤니티 내 건물 모델 어린이집 173
[그림 4-16] 건물별 연간 및 월별 전력사용 분포 176
[그림 4-17] 각 건물 및 커뮤니티의 일평균 전력 소비량 profile 176
[그림 4-18] 커뮤니티 건물별 PV 생산량 177
[그림 4-19] Case 5의 태양열집열기 및 TESS를 활용한 열에너지 생산량 결과 178
[그림 4-20] Monthly electricity matching rate of Case 1 180
[그림 4-21] 시뮬레이션 Case 2 결과 180
[그림 4-22] 시뮬레이션 Case 3 결과 180
[그림 4-23] 시뮬레이션 Case 4 결과 181
[그림 4-24] 시뮬레이션 Case 5 결과 182
[그림 4-25] ESS의 용량에 따른 OEFe 및 OEMe에 미치는 영향 183
[그림 4-26] 연간 주택의 월별 발전량 및 에너지소비량 185
[그림 4-27] 연간 어린이집의 월별 발전량 및 에너지소비량 185
[그림 4-28] 연간 오피스의 월별 발전량 및 에너지소비량 186
[그림 4-29] 주택의 계통 순 전력의 지속곡선 188
[그림 4-30] 어린이집의 계통 순 전력의 지속곡선 188
[그림 4-31] 오피스의 계통 순 전력의 지속곡선 188
[그림 4-32] 플러스에너지단지 개념도 188
[그림 4-33] 연간 플러스에너지단지의 월별 LCF 및 SCF 189
[그림 4-34] 플러스에너지단지의 계통 순 전력의 지속곡선 190
[그림 4-35] 4MWh ESS시스템 적용시 플러스에너지단지의 연간 부하매칭 성능 191
[그림 4-36] 플러스에너지빌딩의 Business Model 197
[그림 4-37] CASE 1 Payback period 그래프 200
[그림 4-38] CASE2 Payback period 그래프 202
[그림 4-39] CASE 3 Payback period 그래프 204
[그림 4-40] CASE 4 (100%) Payback period 그래프 207
[그림 4-41] CASE 4 (용량 최적화) Payback period 그래프 209
[그림 4-42] 부산 EDC 스마트시티 토지이용계획 216
[그림 4-43] 용도별 대지면적비율 및 건물별(부하 예상) 결과에 따른 에너지 소비량 비율 219
[그림 4-44] 예상 건물 전력 사용량 비교 220
[그림 4-45] 시나리오 1 신재생에너지 자립율 220
[그림 4-46] 시나리오 1 건물별 발전량 및 에너지 자립율 221
[그림 4-47] 시나리오 2 신재생에너지 자립율 221
[그림 4-48] 시나리오 2 건물별 발전량 및 에너지 자립율 222
[그림 4-49] 시나리오 3 신재생에너지 자립율 222
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