Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 재료 및 방법
1. 연구 설계 개요
2. 대상 시설과 TRNSYS 모델
3. 태양열-팬코일 설비 및 운전 조건
4. 자돈사 열모델의 현장 보정
5. 해석 조건과 평가 지표
6. 지역 기상 시나리오
7. 기후변화 시나리오와 집열 기울기
Ⅲ. 결과 및 고찰
1. 지역 기상에 따른 난방부하
2. 지역 기상에 따른 태양열 상쇄
3. 기후변화 시나리오에 따른 변화
4. 집열 기울기와 해석의 한계
Ⅳ. 결 론
Ⅰ. 서 론
겨울철 자돈사에서는 실내 습도와 암모니아 등 유해가스 농도를 사육에 적합한 범위로 유지하기 위해 환기가 필요하다. 겨울철에 환기량을 늘려 외기 유입이 증가하면 실내 공기질은 개선되지만, 유입된 찬 급기를 돈방의 사육 목표 온도까지 가열하는 데 필요한 현열 부하가 커진다. 반대로 환기량을 줄이면 난방부하는 감소하나 습도·유해가스 축적 위험이 커진다 (Rong and Aarnink, 2019; Tabase et al., 2020). 돼지 현열만으로는 찬 급기 가열 부하를 충당하기 어려운 경우가 많고 (CIGR, 1994; Brown-Brandl et al., 2004), 순환환기로 내부 열을 재사용하더라도 최소 외기 급기는 남는다 (Kim et al., 2022a; 2022b). 따라서 겨울철 자돈사에는 환기 급기용 보조 열원이 필요하다.
자연순환식 태양열 온수기는 집열 루프에 펌프가 없어 현장 유지관리가 비교적 단순하며 (Kalogirou et al., 2019; Vera-Medina et al., 2021), 축열조를 팬코일에 연결하면 환기 공기로 열을 전달할 수 있다. 국내 돈사에도 태양열-지열 적용 사례가 보고되었으나 (Mun et al., 2015; Islam et al., 2016), 대부분 특정 농장-특정 계절의 운전 결과이다. 동일 규모의 태양열-팬코일이 다른 지역 기상이나 장래 기후 조건에서 얼마나 다른 난방 상쇄를 보이는지는 충분히 정량화되지 않았다.
국내 양돈 사육은 남해안과 내륙처럼 겨울철 외기온·일사 조건이 다른 권역에 분포하므로, 같은 규모의 보조 난방이라도 지역에 따라 난방부하와 태양열 기여가 달라질 수 있다. 이에 본 연구는 남해안 (순천), 서해안 (서산), 호남 내륙 (익산), 경기·강원 내륙 (이천·원주)의 12월 기상파일을 동일 건물·설비 모델에 적용하여 권역별 차이를 비교하였다.
또한 기후변화 전망은 냉각이 아니라 온난화를 기본으로 한다. 국립기상과학원은 공유사회경제경로 (SSP)에 따라 중간배출 경로 (SSP2-4.5)와 고배출 경로 (SSP5-8.5)에서 21세기 중반기 (2041–2060년) 남한 평균기온이 현재 (2000–2019년) 대비 각각 약 2.2°C와 2.9°C 상승할 것으로 전망하였다 (NIMS, 2022). 본문에서 중간배출·고배출 경로는 각각 SSP2-4.5와 SSP5-8.5를 가리킨다. 온난화가 진행되면 같은 환기 조건에서 난방부하는 줄 수 있다. 다만 일사가 비슷하다면 태양열이 줄여 주는 열량 자체는 크게 변하지 않는 반면, 난방부하가 줄어든 만큼 그 기여가 상대적으로 커져 보일 수 있다. 또한 한랭일이나 야간에는 급기 예열 필요가 남는다. 본 연구는 이러한 변화를 같은 건물·설비 모델에서 비교·정량한다.
겨울철에는 태양 고도가 낮아, 집열면 기울기를 키우는 것이 경사면 일사 확보에 유리한 경우가 많다 (Kalogirou et al., 2019; Vera-Medina et al., 2021). 이에 본 연구는 지역·기후 비교와 함께 집열 기울기 (33°, 45°, 50°)를 민감도 변수로 두었다. 다만 축열조 용량과 팬코일 열전달이 제한되면, 기울기를 키워도 난방부하 감소로 바로 이어지지 않을 수 있다. 본 연구는 이 점도 함께 확인한다.
따라서 본 연구의 목적은 보정된 자돈사–태양열–팬코일 TRNSYS 모델에서 건물 외피, 사육두수, 환기 경로, 설비 사양은 고정한 채, (1) 순천·서산·익산·이천·원주의 12월 기상, (2) 순천 실측 기상에 기온만 이동한 중반기 SSP 온난화 시나리오, (3) 집열 기울기만을 바꾸어, 동일 규모 (집열 6 m2, 축열 400 L) 보조 난방의 기여가 어떻게 달라지는지를 정량하는 것이다. 지역·기후 비교는 동일 건물 모델에서 수행하므로, 순천 자돈사 2020년 12월 실측 공기온도로 건물 열모델을 보정하고 그 적합도를 재료 및 방법에 제시하였다.
Ⅱ. 재료 및 방법
1. 연구 설계 개요
본 연구는 순천 EcoFarm 자돈사의 다존 열모델을 현장 실측으로 보정한 뒤, 시험동에서 구축한 태양열–팬코일 서브모델과 결합하였다. 이후 건물 외피, 사육조건, 설비 사양은 고정하고 12월 기상과 집열 기울기만을 바꾸어 보조 난방의 기여를 산정하였다. 사육두수와 돼지 현열은 내부 발열로 반영하였으며, 해석은 기상·기후·기울기 변화에 따른 결과에 두었다.
2. 대상 시설과 TRNSYS 모델
대상 건물은 전남 순천 EcoFarm의 기계환기 자돈사이다 (34.92°N, 127.37°E; Fig. 1). 이 농장은 Kim et al. (2022a, 2022b)이 순환환기 시스템을 설계·적용한 시설이며, 본 연구의 태양열–팬코일은 그 시스템의 겨울철 보조 가열 모듈이다. 건물 평면은 폭 10.55 m, 길이 31.25 m, 높이 2.6 m이고, 돈방 면적은 약 329.7 m2이다. 사육 대상은 3–11주령 자돈이며, 사육 밀도 0.34 m2/head 기준으로 약 750두를 수용한다. 외기는 복도로 유입된 뒤 천장 공간을 거쳐 천장 슬롯을 통해 돈방으로 공급되고, 굴뚝으로 배기된다. 겨울철 측정에서 급기 온도는 외기 대비 복도에서 약 8°C, 천장 공간에서 약 13°C 상승한 뒤 돈방에 도달하였다. 급기 온도를 외기와 동일하다고 가정하면 난방부하가 과대평가되므로, 건물을 복도, 천장 공간, 돈방, 슬러리피트 네 존으로 구분한 다존 열모델로 모의하였다. 돈방 존은 측실과 복도 일부를 포함하여 411.7 m2이며, 이후 제시하는 난방부하도 이 면적을 기준으로 적분하였다. 벽체·지붕·바닥은 층별 열물성을 적용하였고, 돼지 현열과 수분은 CIGR (1994) 관계식을 따랐다.
3. 태양열-팬코일 설비 및 운전 조건
태양열–팬코일 설비는 남향 평판형 자연순환 집열기 6 m2, 내부 열교환기 축열조 400 L, 정격 11.6 kW 팬코일로 구성된다. TRNSYS에서 집열·축열은 Type 45a, 팬코일은 Type 670으로 모의하였다. 기하 및 유체 관련 입력은 시험동 사양에 따라 고정하였고 (Table 1), 집열 효율·열손실 등 직접 확정이 어려운 파라미터는 시험동의 집열·축열 운전과 축열 방열 운전 자료로 보정하였다. 집열·축열 운전은 팬코일 부하 없이 집열과 축열만 수행한 조건으로, 축열 수온을 기준으로 Type 45a의 적합도를 평가하였다. 축열 방열 운전은 집열 없이 축열조 온수만으로 팬코일을 운전한 조건으로, 팬코일 출구공기 온도와 전달열량을 기준으로 Type 670의 적합도를 평가하였다. 그 결과 축열 수온의 RMSE는 1.20°C, 팬코일 출구공기 RMSE는 2.08°C였다. 이후 시나리오 해석에서는 Type 670 효율을 0.80, 이용 측 온수 유량을 598 kg/h로 고정하였다. 난방은 팬코일 급기 예열을 우선 반영하고, 부족분은 Type 56 이상 난방으로 보충하도록 설정하였다. 동일 설비는 이후 EcoFarm에 설치되어 보조 가열원으로 사용되었으나 (Kim et al., 2022a; 2022b), 본 연구의 건물 열모델 보정은 설치 이전인 2020년 12월 모니터링 자료에 기초한다.
Table 1.
Specifications and operating conditions of the solar–fan-coil system
4. 자돈사 열모델의 현장 보정
지역-기후 시나리오를 같은 건물에 적용하려면 먼저 해당 건물이 실측 온도를 재현하는지 확인해야 한다. 보정 대상 변수는 복도-천장 공간-돈방의 공기온도이고, 입력은 2020년 12월 EcoFarm에서 측정한 외기온과 운전 조건이다. Fig. 2는 가독성을 위한 12월 중순 대표 주간이며, Table 2의 RMSE, NMBE, Cv(RMSE)는 같은 12월 전체 보정 구간에 대한 값이다. 대표 주간에서 측정값 (실선)과 연산값 (점선)은 각 존에서 같은 일변화를 따랐고, 외기 0-12°C, 천장-돈방 약 25-27°C 범위가 재현되었다.
Table 2.
Calibration errors of weaner-house model against EcoFarm measurements
| Zone | RMSE (°C) | NMBE (%) | Cv(RMSE) (%) |
| Corridor | 1.52 | +3.91 | 12.12 |
| Ceiling space | 1.02 | +2.44 | 4.00 |
| Pig room | 0.83 | +2.44 | 3.18 |
존별 오차는 Table 2와 같다. 돈방 RMSE는 0.83°C, NMBE는 +2.44%, Cv(RMSE)는 3.18%였다. 복도 RMSE가1.52°C로 가장 컸다. 지표 정의는 ASHRAE Guideline 14 (ASHRAE, 2014)를 참고하였다. 보정과 적합도 산정에 같은 12월 자료를 썼으므로, Fig. 2와 Table 2는 독립 검증 (validation)이 아니라 시나리오용 건물의 보정 적합도 (calibration fit)이다.
이후 지역 및 기후 시나리오에서는 사육두수, 환기 경로, 외피 입력을 동일하게 유지하고, 12월 기상 시계열만 치환하였다. 집열 기울기 시나리오에서는 기상은 순천 실측으로 고정하고 집열 각도만 변경하였다. 따라서 한랭 내륙에서 난방부하가 커진 것은 건물 모델을 재보정한 결과가 아니라, 외기온 조건이 달라진 결과로 해석하였다.
5. 해석 조건과 평가 지표
해석 기간은 12월 1일 0시부터 30일 20시까지 716시간이다. 계산 간격은 3분으로 하였고, 급기는 순환환기 및 열회수 없이 외기 100%로 설정하였다. 기준 외기 유량은 2.3 m3/s (9,969 kg/h)이며, 시각대별로는 06–20시에 0.92 m3/s, 20–06시에 1.38 m3/s를 적용하였다. 팬코일 공기측 유량은 외기 유량과 같게 두었고, 이용 측 온수 유량은 598 kg/h, 열교환 효율은 0.80으로 고정하였다. 태양열 미적용 케이스에서는 온수 유량만 0으로 설정하였다. 돈방의 이상 난방은 공기온도 30°C를 유지하도록 하였으며, 용량은 5,000,000 kJ/h로 두었다. 평가 지표는 태양열 미적용 난방부하 (), 태양열 결합 난방부하 (), 난방 상쇄량 ()과, 태양열 미적용 케이스 난방부하에 대한 상쇄 분율 ()이다. TRNSYS 모델은 Type 9, Type 16, Type 56, Type 45a, Type 670으로 구성하였다.
6. 지역 기상 시나리오
기준 기상은 EcoFarm에서 모니터링한 3분 간격의 12월 파일이며, 이 기간의 평균 외기온은 약 4.4°C였다. 지역 비교에서는 자돈 체중 등 사육 관련 입력은 유지하고, 건구온도, 상대습도, 풍속, 풍향, 수평면 전일사만을 각 지점의 12월 시계열로 치환하였다. 에너지플러스 기상파일 (EPW)은 3분 간격으로 선형 보간하여 사용하였다. 사용한 파일은 Climate.OneBuilding의 ISD-TMYx (순천, 이천, 원주, 서산)와 Meteonorm 기반 익산 EPW이다 (Table 3). 태양 위치 계산에는 각 지점의 위도를 적용하였으며, 일사 처리의 시작일은 12월 1일에 해당하는 연중일수 335일로 설정하였다.
Table 3.
December weather files used for regional TRNSYS cases (716 h)
7. 기후변화 시나리오와 집열 기울기
기후변화 시나리오에서는 순천 실측 시계열의 건구온도만 +2.2°C (SSP2-4.5 중반기)와 +2.9°C (SSP5-8.5 중반기) 이동하였다 (NIMS, 2022). 상대습도, 풍속, 수평면 일사는 바꾸지 않았다. 따라서 본 해석은 기온 상승과 현재 수준의 12월 일사를 가정한 조건부 민감도 분석에 해당한다. 집열 기울기 시나리오에서는 동일한 순천 실측 기상에서 기울기만 33° (기준)에서 45°, 50°로 변경하였다.
Ⅲ. 결과 및 고찰
1. 지역 기상에 따른 난방부하
태양열 미적용 시 난방부하는 지역 외기온에 가장 크게 반응하였다 (Fig. 3, Fig. 4, Table 4). 순천 EcoFarm 실측 기상에서는 174.40 GJ였고, 같은 건물 모델에 표준기상을 넣으면 순천 199.39 GJ, 익산 191.87 GJ, 서산 202.73 GJ, 원주 218.15 GJ, 이천 228.20 GJ로 산정되었다. 가장 한랭한 이천은 순천 실측보다 약 31% 높았다. 건물, 사육두수, 환기 경로는 고정하였으므로, 이 차이는 축사 구조의 차이가 아니라 권역별 외기온 차이에 따른 필요 열량의 차이로 해석하였다. 같은 순천이라도 실측 기간 (평균 4.43°C)과 표준기상 (평균 1.48°C)의 부하가 달랐는데, 이는 적용한 12월 기상 자체가 서로 다르기 때문이다. 익산은 기온이 비교적 온난하지만 본 자료에서 12월 수평면 일사가 가장 적어, 이후 태양열 기여 해석에서 일사 제한 사례로 활용하였다.
Table 4.
December load and solar offset by region (6 m2, 400 L, slope 33°, 100% outdoor air)
2. 지역 기상에 따른 태양열 상쇄
집열 6 m2, 축열 400 L를 결합한 경우 난방 상쇄량은 0.266–0.394 GJ 범위였다 (Fig. 5, Table 4). 전 지역에서 상쇄량은 0.4 GJ 미만, 상쇄 분율은 0.2% 이하였다. 따라서 이 규모는 자돈사 전체 난방을 대체하는 설비가 아니라, 환기 급기를 일부 예열하는 보조로 보는 것이 타당하다. 이러한 판단은 순천뿐 아니라 익산, 서산, 이천, 원주에서도 같았다. 상쇄량은 수평면 일사와 같은 방향으로 변하였다. 일사가 가장 많은 순천 표준기상 (81.4 kWh/m2)에서 0.394 GJ (0.198%)로 최대였고, 일사가 가장 적은 익산 (54.8 kWh/m2)에서 0.266 GJ (0.138%)로 최소였다. 이천은 난방부하가 가장 컸지만 일사도 74.5 kWh/m2로 비교적 많아, 상쇄량 0.369 GJ (0.162%)로 순천 실측보다 소폭 높았다. 즉 지역 차이는 위도에 따른 집열 성능만으로 설명되지 않으며, 외기온에 따른 난방부하와 일사에 따른 집열·상쇄가 함께 나타난 결과로 해석한다. 실무적으로는 상쇄량 (절대값)과 상쇄 분율 (상대값)을 구분해 볼 필요가 있다. 한랭 내륙이라도 12월 일사가 충분하면 상쇄량은 남해안 실측보다 커질 수 있고, 온난해도 일사가 약하면 분율은 가장 낮아질 수 있다.
3. 기후변화 시나리오에 따른 변화
수평면 일사를 고정한 채 기온만 상승시킨 조건에서, 태양열 미적용 난방부하는 순천 실측 174.40 GJ에서 SSP2-4.5 시나리오 155.76 GJ, SSP5-8.5 시나리오 149.83 GJ로 감소하였다 (Fig. 6, Table 5). 감소율은 각각 약 10.7%, 14.1%이다. 같은 기간 난방 상쇄량은 0.267 GJ로 현재와 거의 같았고, 상쇄 분율은 0.153%에서 0.171%, 0.178%로 커졌다. 즉 본 설정에서 온난화의 주된 영향은 집열량 자체가 늘어서가 아니라, 난방부하가 줄면서 같은 보조 열의 상대 기여가 커진 데 있다. 다만 이 결과는 12월 일사를 현재와 같다고 둔 조건부 해석이다. 운량이나 에어로졸 변화에 따른 일사 증감은 포함되지 않았으며, 한랭일·야간의 급기 예열 필요는 남는다. 따라서 중반기에 상쇄 분율이 커진다는 결과를 곧바로 설비 축소의 근거로 쓰기보다, 부하가 줄 때 동일 규모 설비의 상대 가치가 어떻게 변하는지를 보여주는 민감도로 해석하는 것이 타당하다.
Table 5.
Climate change scenarios and collector-slope cases on the Suncheon measured outdoor weather in December
4. 집열 기울기와 해석의 한계
집열 기울기를 33°에서 45°, 50°로 올렸을 때 난방 상쇄량은 0.267 GJ에서 0.270 GJ, 0.270 GJ로 증가하여, 716시간 기준으로는 +0.003 GJ (+1.1%)에 그쳤다. 태양열 미적용 난방부하는 174.40 GJ로 동일하였고, 상쇄 분율은 0.153%에서 0.155%로만 변하였다. 같은 모델에서 지역 수평면 일사가 54.8 kWh/m2에서 81.4 kWh/m2로 증가할 때 상쇄량이 0.266 GJ에서 0.394 GJ로 약 0.128 GJ 커진 것과 비교하면, 기울기 변경의 효과는 훨씬 작다. 본 해석은 외기 100%, 팬코일 효율 0.80, 온수 유량 598 kg/h, 축열 400 L를 고정한 조건이다. 이 경계에서는 기울기 상승으로 기대되는 집열 증가분이 축열조와 팬코일이 전달할 수 있는 범위 안에서만 난방부하 감소로 반영된다. 따라서 기울기 조정이 무의미하다는 뜻이 아니라, 본 모델과 본 운전 조건에서는 지역 기상—특히 일사—과 기후 시나리오에 따른 부하 변화가 더 민감한 입력이었다는 의미로 제한한다. 기울기별 경사면 일사와 집열량을 현장 계측으로 분리 검증하는 작업은 후속 과제로 남는다.
본 연구에는 몇 가지 공통 한계가 있다. 지역 비교에 사용한 기상파일은 표준기상 또는 Meteonorm 자료로, EcoFarm 실측과 연도가 다르다. 기후변화 시나리오는 건구온도만 이동하였고 일사·습도·강수의 동시 변화는 포함하지 않았다. 또한 외기 분율, 야간 저유량 운전, 집열면적 확대와 같은 설계 변수 격자는 검토하지 않았다. 건물 열모델 보정은 순천 한 동, 한 달 자료의 적합도이므로, 본 결과는 현장에서 확정된 태양열 분율이라기보다 시나리오 민감도로 해석해야 한다.
Ⅳ. 결 론
본 연구는 동일한 자돈사–태양열–팬코일 모델에서 12월 기상과 집열 기울기만을 바꾸어, 보조 난방의 기여를 정량하였다. 태양열 미적용 난방부하는 이천 표준기상 228.20 GJ에서 순천 실측 174.40 GJ, SSP5-8.5 시나리오 149.83 GJ까지 달라졌다. 난방 상쇄량은 일사가 큰 순천 표준기상에서 가장 컸고, 상쇄 분율은 일사가 가장 적은 익산에서 가장 낮았다. 온난화 시나리오에서는 난방부하가 줄면서 상쇄 분율이 커졌다. 집열 기울기를 33°에서 50°까지 올린 효과는 716시간 기준으로 +0.003 GJ 수준에 그쳤다. 따라서 집열 6 m2, 축열 400 L 규모의 자연순환 태양열–팬코일은 자돈사 전체를 단독 난방하는 설비가 아니라, 지역 기상과 기후 시나리오에 따라 기여가 달라지는 환기 급기 예열 보조로 해석해야 한다. 일사 변화를 포함한 다운스케일 시나리오, 외기 분율, 현장 결합 운전은 후속 과제로 남는다.
