상업·공공용 건물에너지의 지역별 소비 특성을 반영한 GCAM-Korea 모형 개선
Improvement of the GCAM-Korea Based on Commercial and Public Building Energy Consumption Characteristics at Provincial Level
초록/요약
3차 에너지기본계획에 따라 지역에너지계획의 중요성이 더욱 커지고 있다. 이에 따라 지자체는 지역 특성을 반영하고 에너지수요를 전망한 지역에너지계획을 계획하여야 한다. 건물에너지는 2016년 기준 국내 최종에너지의 약 20%를 차지하였으며. 지역에너지통계연보에 따르면 지역에 따라 최저 4%에서 최대 60%를 차지하는 곳도 있었다. 건물에너지는 지역의 특성이 잘 반영되어야 하는 주요 에너지소비처라 할 수 있겠다. 건물 에너지는 통상적으로 가정, 상업, 공공부문으로 나눌 수 있다. 가정용 건물은 가전제품의 설치 정도 및 특성, 건물유형별 월별 에너지 소비패턴을 파악할 수 있는 연구가 다수 진행되고 있다. 에너지 다소비 건물 및 대형건물은 전수조사가 진행되며 BEMS가 먼저 설치되고 있어 건물의 에너지 소비 특성을 쉽게 파악할 수 있으며 관련 연구가 깊이 있게 진행되고 있다. 그러나 2016년 기준 국내 건물 에너지의 약 43%를 차지하는 중소형 상업·공공 건물의 지역별 에너지 소비 특성을 파악할 수 있는 연구는 미미한 실정이다. 이에 본 연구에서는 중소형 상업·공공 건물을 포함한 모든 상업·공공 건물의 지역별 에너지 소비 특성을 분석하는 방안을 논의하고자 한다. 또한, 기존 지역에너지계획에서 미흡한 타지역과의 연계, 중앙정부와의 정합성을 보충하고자 GCAM-Korea를 이용하고자 한다. 이를 위해 GCAM-Korea는 현재 상세 기술 등에 대한 기본값을 최적화하기 위하여 에너지원별 에너지용도별 비율을 맞추는 작업을 진행하며 데이터 검증을 진행한다. 본 연구에서 이용하는 에너지경제연구원의 에너지총조사 상업·공공 건물 부문 데이터는 업종별, 연료별, 용도별로 소비 특성이 상세히 집계되었지만, 지역 별로 분할되지 않은 한계가 있다. 에너지총조사의 상업·공공 부문 마이크로데이터에는 표본의 업종, 종사자 규모, 에너지원별 소비량과 가중치 등의 상 세정보가 기재되어있다. 에너지총조사 마이크로데이터와 에너지총조사 표본추출 틀로 사용된 통계청의 전국사업체조사를 이용하면 업종별-종사자 규모별 업체의 표본평균 에너지소비량을 추정할 수 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 업체의 표본평균 에너지소비량 추정치와 지역별 업체 수, 지역에너지통계연보를 이용한 실제 지역별 상업·공공부문의 에너지소비량을 이용하여 지역별로 분배 및 보정을 진행하였다. 분배 결과, 전국에서 난방 용도의 에너지소비량이 가장 높았다. 일부 지역은 냉방 용도보다 요리·기타 용도에 더 많은 에너지를 사용하였다. 주된 에너지 소비 업종은 전국에서 ‘음식점 및 주점업’, ‘협회 및 단체’, ‘교육 서비스업’, ‘소매업; 자동차 제외’ 업종이었다. 서울은 ‘통신/금융/부동산업’의 에너지 소비율이 전체적으로 다른 지역보다 높았다. 세종시는 ‘부동산업’, ‘공공행정업’, ‘연구개발업’이, 대전시는 ‘연구개발업’의 에너지 소비율이 다른 지역보다 높게 나타났다. 전북과 전남은 ‘협회 및 단체’, 강원도와 제주도는 ‘숙박업‘의 에너지 소비율이 다른 지역보다 높게 나타나는 특징을 보였다. 이들 업종의 에너지용도별 에너지원별 에너지소비율에 따라 지역별로 효과적인 기기를 보급하는 것이 권장된다. 건물의 물리적 성능은 냉난방 에너지소비에 직접적으로 연관이 되므로 건물 측면에서 접근하고자 할 경우, 냉난방 에너지소비율이 높은 업종에 초점을 맞출 필요가 있다. 냉난방 에너지소비율 대 기타용도 에너지소비율로 비교하여 냉난방 에너지소비율이 높으며, 업체 수 비율이 낮은 업종에 집중할 필요가 있다. 따라서 해당 업종이 집중된 건물을 특정한 지자체의 경우, 단열 및 리모델링 사업을 통하여 효과적인 지역에너지계획 성과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다. 분석한 결과를 토대로 에너지원별 용도별 비율에 관련한 신규 기준 시나리오를 작성하여 GCAM-Korea에 대입한 결과, 기준안인 2010년의 기존 GCAM-Korea의 연료별 에너지수요량은 일치하였지만, 전력 부문의 냉방, 난방 용도의 에너지소비량이 대폭 증가하였고 기타 용도의 에너지수요량이 대폭 감소하면서 에너지총조사의 냉난방, 기타 용도의 에너지 사용 비율과 비슷한 추세를 나타내게 되었다. 본 연구의 분석 결과는 상업·공공 건물 부문의 지역별 에너지소비 특성에 맞춘 지역 특화 정책분석의 기초데이터로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
more초록/요약
Information on provincial level energy consumption pattern of commercial and public buildings, which account for about 49% of domestic building energy as of 2016, is not available yet. In this study, analysis of provincial level energy consumption characteristics of overall commercial and public buildings is conducted, including small and medium-sized commercial and public buildings. At the end, disaggregated information resulting from this analysis to GCAM-Korea(Global Change Assessment Model-Korea) for the better representation of the details of commercial and public buildings energy characteristics. 2017 Energy Consumption Survey for Commercial and public buildings conducted by KEEI(Korea Energy Economics Institute) is presented in aggregated from by sector, fuel, and energy use type, without regional information. To disaggregate the data in regional level, using the survey report, microdata of the survey and 2017 Census on establishments conducted by Statistics Korea, which is population of the survey, then calibrate it with 2016-2019 Yearbook of Regional Energy Statics by KEEI. As the result, the data shows different energy consumption characteristics of at each provincial sector. Applying energy use type characteristics of each fuels at each provincial sector to GCAM-Korea and compare with existing basic GCAM-Korea scenario. Compare with 2011-2017 Energy Consumption Survey, It was found that existing GCAM-Korea underestimate cooling and heating electricity energy and overestimate other use type of electricity for commercial and public buildings at all region. This study is expected to be used as basic data for regional energy plan for building energy consumption characteristics of commercial and public buildings.
more목차
1. 서론 1
2. 선행연구 및 분석 6
3. 데이터 및 방법론 12
3.1. 데이터 14
3.1.1. 2017 에너지총조사 14
3.1.2. 2017 전국사업체조사 24
3.1.3. 에너지총조사 마이크로데이터와 전국사업체조사를 이용한 에너지총조사 지역분배 25
3.1.4. 2019 지역에너지통계연보 26
3.1.5. 2017 ~ 2019 지역에너지통계연보를 이용한 데이터 보정 28
3.1.6. 2017 에너지총조사 지역분배 결과 및 분석 32
3.2. 방법론 44
3.2.1. GCAM 및 GCAM-Korea 44
3.2.2. GCAM-Korea의 장단점 47
3.2.3. GCAM의 건물부문 데이터 구조 49
4. 신규 기준안 설정 및 분석 결과 53
4.1. 신규 기준안 설정 53
4.2. 신규 기준안 분석 결과 55
5. 결론 62
참고문헌 65
