인텔리젠씨 히트 컨트롤

한겨울에 각방 제어로 목표 온도값을 설정하고 보일러로 난방을 하다보면 아주 황당한 상황을 보게되는 경우가 있다.

예를들면 밤새 난방을 않고 있다가 아침에 일어나서 세수하고 밥묵고 있는데 거실에 난방이 시작되는 것이다.

곧 해가 뜨기 때문에 난방 안해도 일사 에너지로 실내 온도가 올라갈 참인데 난방기기가 돌아간다?

우리가 사용하는 난방 시스템의 온도제어 방식은 Detect & Control 방식이다.

온도 쎈스가 실온을 감지하고 감지된 온도값이 미리 설정한 목표치보다 낮아지면 보일러가 가동되고 열에너지를 공급한다.

문제는 반응 속도가 비교적 빠른 공기 난방에 비하여 바닥 난방을 하는 경우 난방수가 공급되어도 실제 공기가 가열되어 보일러 컨트롤러에 감지되는 리스판스 타임이 길기 때문에 이런 복장 터지는 일이 일어날 확율이 높을 수 밖에 없다.

차 떠난뒤 손흔드는 뒷북치기를 하게 된다.

이리되면 하루중 낮밤의 실내 온도 편차가 더욱 심해지고 더하여 난방 시스템의 열에너지 효율도 떨어진다.

이게 아주 재수없으면 기껏 난방 에너지 줄인다고 패시브하우스 져 놓고 난방 기름은 기름대로 쓰고도 낮에는 보일러 돌고 해 뜨서 더워 디지고 정작 온도가 떨어지는 밤에는 난방이 안돼서 한기를 느끼는 꼴이 될 수도 있다.

이에 관한 해결책도 여러 방편으로 모색된 듯 하다.

리스판스 타임을 줄이는 방법의 하나로 난방코일과 마감재 사이의 두께를 줄여서 좀더 빨리 기름 땐 효과를 느끼게 해보자는 시도나 아예 바닥 난방을 포기하고 공기 난방을 하겠다고 나서는 경우도 드물게는 등장한다.

필자는 다른 생각을 가지고 있다.

우선 바닥 난방 방식이 장점이 많다.

우선 위에 거론된 문제점의 핵심 원인이기도 한 리스판스 타임이 길기 때문이다.

문제점이 곧 장점이기도 한 것이다.

예전 구들장하고는 비교가 되지 않지만 난방 시스템에서 공급된 열에너지를 바닥 골조가 축열하고 있다가 난방이 꺼지더라도 서서히 열에너지를 실내로 분산해서 공급해주기 때문에 계내 열 안정성이 제고된다.

다른 한가지는 복사다.

똑같은 에너지를 공급하고 그 결과로 똑 같은 실내 온도가 유지되는 공간이라고 하더라도 공기 난방을 하는 경우보다 바닥 난방을 하는 경우가 체감 온도가 더 높다.

골조로 부터 냉복사가 아닌 열복사가 일어나기 때문이다.

뼈다구가 공기보다 뜨시면 차가울 때 보다 거주자가 한기를 덜 느끼게 된다.

공기 난방을 하는 경우는 반대로 열에너지가 공기로 부터 골조로 전달되기 때문에 골조가 실내 공기보다 차갑기 때문에 냉복사가 일어나게 된다.

결론적으로 필자는 바닥난방의 가장 큰 장점인 축열 능력을 줄이는 방식으로 이 문제의 해결 방향을 잡는 것이 옳지 않다고 생각한다.

그렇다면 바닥 난방을 하고 여기에 골조의 축열 기능을 유지하면서 Detect & Control Sytem 난방이 가지는 단점을 극복할 방편은 무엇일까?

과연 우리가 구현할 수 있는 난방시스템 방향은 무엇인가?

난방 시스템의 영향 인자

RTS 방식이던 PHPP 이던 우리는 주택에서 소요되는 난방에너지를 계산해 낼 수 있다.

통칭하여 냉난방 부하라고 부르는 값들이다.

『난방에너지요구량』값으로 우리는 그 값을 알 수 있다.

난방에너지요구량을 추정하기 위해서는 건축물이 위치한 지역의 기후 특성, 건축물의 바닥과 지붕, 동서남북 벽체의 열관류율, 창호의 에너지 특성, 상주인원, 열회수환기장치의 에너지 효율 등이 모두 망라되어 고려된다.

즉, 모든 것이 설계 조건과 같다면 건축물은 난방에너지요구량 만큼 난방에너지를 소모하게 된다.

하지만 실상은 다르다.

이는 설계가 완벽하고 시공이 완벽했다고 가정하여도 예외는 아니다.

왜냐하면, 설계시에 사용했던 기후조건에 변화가 있고, 설계시에는 실내 온도를 20 ℃ 가정하였다고 하더라도 사는 사람이 22 ℃ 맞춰놓고 살겠다면 그리 살게되는 것이다.

당초에는 상주인구가 두명으로 설계되었지만 부부가 밤낮으로 애쓴 결과로 3년만에 열명으로 불어날 수도 있는 것이다.

따라서 설계가 일백퍼센트 완전했고 시공 또한 일백퍼센트 완벽했다고 하더라도 당초 설계시에 가정했던 『난방에너지요구량』이 그대로 지켜지는 법은 없다.

주로 무엇이 변하는가?

거주인원과 외부 기후 조건이 주로 변한다.

나머지 조건들은 건축 요소이기 때문에 초기값에 큰 변화가 없다고 가정해도 무방할 것이다.

다시말해 당초 설계시에 가정했던 『난방에너지요구량』에 가장 많은 영향을 주는 인자인 거주인원과 외부기후 조건만 해치해낼 수 있다면 우리는 Detect & Control 방식이 아니라 난방에너지 소요량을 예측하고 리스판스타임을 고려하여 미리 필요한 만큼의 에너지를 공급할 수 있다.

난방시스템의 최적화를 이룰 수 있게 되는 것이다.

이게 어려운가?

하나도 어렵지 않다.

관계되는 전문가 집단들이 너무 과묵하고 계간 협력체계가 구축이 않되어서 그렇지 한다고만 하면 반년안에 이를 실현해낼 수 있다.

우선 개념 정리를 하나 하는 것이 좋을 것 같다.

그러니까 초기 설계 이후에는 변동되지 않는 값들을 모두 묶어서 이를 『난방지수』라고 해보자.

난방지수가 건축가에 의해서 산출되고 보일러시스템에 통보가 될수만 있다면 예를들어 이런 시스템을 구현할 수가 있게 된다.

지능형 난방시스템은 건축가로부터 통보된 난방지수값을 내부 제어시스템에 설정한 후 인터넷망을 통해서 기상청에서 운영하는 국가기후자료센타에서 일기예보자료를 가져오고 건축주의 수동입력 또는 동작감지기 같은 간단한 쎈스를 이용해서 재실인원을 파악할 수 있다.

이것은 전혀 복잡한 시스템이 아니다.

무슨 휴대폰을 이용해서 시장바닥에서 보일러를 켰다 껏다하는 기능 만드는 것보다 하등 복잡한 것이 아니다.

필자는 실제 이렇게 컨트롤하는 것이 실현 가능한지? 또 어떤 장점이 있는지 미리 파악하고자 하였다.

결론은 충분히 가능하고 실효성이 높다는 것이다.

예비 실험

우선, 특정 건축물에 적용할 수 있는 난방지수라는 개념이 상수로써 정립하는 것이 가능한 것인가?  를 시험적으로 파악하기 위해서 그동안 필자가 거주하는 집에서 축적했던 실제 데이타를 이용해서 상수를 추출을 해봤다.

이 집의 난방소요면적은 181㎡ 며 난방선내 비 난방 구간은 없다.

위 그래프는 올해 난방 기간동안 측정했던 난방에너지소비량과 난방도시값 간의 상관 관계를 이용해서 일종의 난방지수를 산출해 본 것이다.

즉, 상관식을 지수함수로 구성한다면 건물을 설계한 건축가가 8.4018과 0.0022 이라는 상수값을 추출해주면 되는 것이다.

여기서는 편이상 관측 자료를 이용했고 또 변수를 난방도시값과 난방에너지값에 한정하여 추출한 것이지만 PHPP계산서로 부터도 추출이 가능하고 영향을 미치는 변수값을 복수로 설정하는 것에도 제약이 없다.

필자는 실제 위에 예시된 난방에너지소비량 산출식을 이용하여 난방시스템을 가동해보고 있다.

기상청 일기예보 자료를 검색해서 난방도시값을 산출해서 위 공식에 대입하면 다음날 필요한 난방에너지값을 산출할 수 있고 이 값을 이용해서 딱 필요한 만큼의 난방에너지를 리스판스타임 랙 없이 미리 공급할 수 있었다.

이 간편식은 현재로써는 말그대로 간편식이라서 R제곱값이 높지는 않다.

앞으로 더 정교한 값들이 축적이 되면 개선은 여지가 있지 않을까 기대는 해 본다.

위 그래프에 파란색 실선이 실내 온도값의 일평균 값이다.

난방을 개시한 초기의 실내온도값 보다는 위에 산출된 식을 이용하여 난방시스템을 가동하기 시작한 12월 20일 이후의 실내 온도값이 좀더 안정적으로 관리되고 있음을 보여주는 것으로 판단된다.

제한적이지만 투입된 에너지로 실내 온도가 어느정도 변할 것인지 예측도 가능하다.

실내 온도를 0.5℃ 올리는데 필요한 에너지값을 알 수 있고 만약 올리고자 한다면 딱 그 필요한 만큼의 에너지를 미리 공급하면 거의 예측 결과대로 실현이 된다.

생각보다 잘 맞는다.

짧은 기간이지만 지난 10여일간 실내 온도쎈스값을 아침 7시 기준으로 ± 0.2℃(사실상 0.1℃) 내외의 수준으로 통제하는 것이 가능했다.

현재 필자는 기존에 관리하고 있는 데이타를 그대로 이용하여 난방에너지값을 추출하기 때문에 이미 있는 엑셀 계산서에 테이블을 하나 추가하면 족하므로 사용에 불편함이 없다.

또한,  전기한 바와 같이 이를 자동으로 운전하는 지능형 난방시스템을 구현하는 것은 우리의 IT 기술과 국가 전산망과 연동하여 공공데이타를 이용하여 에너지 효율을 제고하는  것에 기술적 장애는 없다.

결언

필자가 직접 이 연구를 해볼 처지는 되지 못한다.

또 이 가설에 회복할 수 없는 치명적인 흠결이 있는지 여부를 확인하지 못했다.

필자가 거주하는 집 하나 정도는 현재 가지고 있는 계산서 정도로도 불편함이 없이 제어가 가능하기 때문이기도 하고 필자의 전공 분야는 따로 있기도 하다. 

혹자는 그래봐야 얼마나 나아진다고 저것을 해야하나? 의문을 가질 수도 있다.

그러나, 가정하여 3ℓ  하우스를 2.5ℓ 하우스로 만들어서 얻는 에너지 절감량이라는 것이 따지고 보면 난방시스템 효율 5% 올리는 것과 결과는 비슷하다.

그런데도 우리는 난방은 대충 감으로 때려 잡아 하고 있다.

필자는 소재 분야에서 1%도 않되는 하찮은 차이가 20년 쌓인 결과로 벌어진 1세기 안에는 극복할 수 없는 격차를 목도하고 있다.

물 한방울 있을 것 같지 않은 마른 걸레도 쥐어짜고 짜고 또 짜고 10년 20년 쥐어짜면 감히 누구도 넘볼 수 없는 우리만의 영역이 생기게 됨을 확신한다.

어찌보면 이런 접근 방식이 우리나라가 막대한 연구비를 매년 쏟아부어 가면서 개발하고 있는 미래 주택에서의 유비쿼터스에 부합하는 방향이라 생각한다.

핸드폰으로 보일러 켰다 꺼고 가스밸브 잠그고 커튼 열었다 닫았다 하는 것은 신기한 장남감일 뿐이지 유비쿼터스와는 거리가 먼 것이다.

우리보다 진화한 바닥난방 방식을 독일에서 배워올 방법은 없다.

바닥난방은 우리 것이고 우리에게 아이덴티티가 있다.

이것은 우리가 만든 것이 곧 세계 표준이다.

우리 건축가와  난방시스템 전문가와  IT 기술이 융합하여 우리 난방 방식을 채용한 패시브하우스에 최적화된 지능형난방시스템을 개발해 주기를 희망한다.

누구든 필자의 아이디어를 근간으로 연구를 하는 것에 따로 동의를 받을 필요는 없다.