유연한 전력망·AI로 에너지효율 최적화
'그리드-상호작용형 효율화 건축'(Grid-interactive Efficient Building·GEB)이 기후변화 해결의 열쇠가 될 수 있다는 분석이다.
글로벌 부동산 동향 및 스마트시티 관련 기술 전문매체 프롭모도(Propmodo)는 12일(현지시간) 주택 및 상업용 건물의 온실가스 기여도를 지적하며 이같이 주장했다. 사람들은 대개 기후변화의 주된 원인으로 석탄화력발전소를 지목하지만, 주택 및 상업용 건물이 대부분의 전력을 끌어다 쓰면서 미국의 경우 온실가스 배출량의 29%가 건축물에서 발생한다는 것이다.
프롭모도는 'GEB'가 새로운 대안으로 떠오르고 있다고 전했다. GEB는 재생에너지 전력과 기존 화석연료로 발전한 전력이 시시각각 전환 가능한 첨단 전력망을 기반으로 지은 건축물을 말한다. 전력 수요가 가장 높으면서 동시에 태양광을 비롯한 재생에너지 잠재량이 가장 높은 시간대에는 재생에너지 발전을, 이외의 시간대에는 화석연료 발전으로 대체해 경제성은 높이고 환경오염은 최소화한다.
최근 미국 에너지부(DOE)는 'GEB 이니셔티브'를 내세우며 2030년까지 건축부문 전력사용량의 에너지 효율 및 수요 유연성을 2020년 대비 3배로 높이기로 선언했다. 이를 위해 입주자의 요구사항을 데이터화할 수 있는 스마트 기술, 또 에너지 사용 최적화를 위한 분산에너지자원(DER) 관련 기술에 투자가 확대되고 있다. DOE는 미국이 2030년까지 GBE를 전국 규모로 확대할 경우 중형 석탄화력발전소 50기, 혹은 차량 1700만대 분의 온실가스를 감축할 수 있을 것으로 내다봤다.
DOE의 에너지효율화 및 재생에너지 차관보 켈리 스피크스백맨(Kelly Speakes-Backman)은 "GEB는 비용을 절감하고, 전력수요 최고점에서 전력망에 가해지는 압박을 줄이기 위한 설계방식"이라며 "첨단 효율화 장치를 동반한 현지 직접 조달 방식의 청정전력으로 건축 부문에서 탄소발자국을 획기적으로 감축할 계획"이라고 밝혔다.
이에 따라 GEB를 실현하기 위한 신기술들이 부상하고 있다. 일례로 캐나다의 인공지능(AI) 소프트웨어 기업 '브레인박스 AI'(BrainBox AI)는 AI 소프트웨어를 통해 실시간 건물 내 에너지소비 및 탄소배출량을 최적화한다. 이 AI 소프트웨어는 우선 건물 내부의 냉난방 및 환기(HVAC) 시스템에 대한 데이터를 모은다. 그런 다음 일기예보, 에너지요금, 객실사용률 등의 외부·간접정보를 수집한다. 해당 소프트웨어는 이렇게 모은 정보를 토대로 스스로 최적의 에너지효율 상태를 실시간으로 유지하며, 에너지효율 결과값은 99.6%의 정확도를 자랑한다.
브레인박스 AI의 최고제품책임자(CPO) 오마르 타바(Omar Tabba)는 자사 AI 소프트웨어가 "날씨를 관측하고, 측정 결과로 어떤 행동값이 가능한지 가늠해 실행에 옮긴다"며 "자율주행자동차와 비슷하다"고 말했다. 그는 이어 "우리 프로그램을 통해 수백개의 건물을 조직화해 에너지 부하를 분산하거나 전환하는 하나의 전력망으로 작동하도록 할 수도 있다"며 "극단적 효율화를 통해 전력공급망 모두가 이득을 볼 수 있는 구조"라고 밝혔다.
다만 미국 에너지효율경제협의회(ACEEE)에 따르면 현재 완전한 의미에서 '그리드-상호작용형' 방식을 수행할 수 있는 수도·전기·가스 등 에너지 공공사업체가 전무한 상황이다. 따라서 DOE는 신규건축물에 대한 건축조례 등을 통해 GEB를 적극적으로 도입할 수 있는 제도적 기반 마련에 힘을 쏟을 전망이다.
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