더 깨끗한 지구를 위한 지속가능성에 기여하는 AI HVAC 시스템

August 7, 2024

Jon Holmes - KR

지구 온도가 상승함에 따라 효율적이고 지속가능한 냉각 솔루션의 필요성도 증가한다.
비효율적인 HVAC 시스템은 종종 화석 연료 공급원에서 발생하는 에너지 사용 증가에 기여하여 온실가스 배출량을 더욱 증가시킨다.
AI 및 머신 러닝은 더 나은 예측 정비, 제어 전략, 진단 및 부하 균형을 통해 HVAC 시스템을 최적화하여 보다 지속 가능하게 만들 수 있다.

2023년 7월, 지구의 온도는 4일 연속 가장 더운 날의 기록을 경신하거나 유지했다. 전 세계적으로 극심한 더위가 잦아짐에 따라 인간의 건강과 농업에 대한 위협이 증가하고 산불과 가뭄의 위험도 커진다. 이는 효과적인 냉방에 대한 수요가 필수적인 것이 되면서 에너지 사용량이 증가한 것과 관련이 있으며, 나아가 더 많은 온실가스(GHG) 배출과 생태학적 피해로 이어진다.

많은 국가들이 온실가스 배출과 기후 변화의 영향을 완화하기 위해 노력하고 있다. 2023년 말, 유엔의 연례 기후 변화 회의인 COP28에는 8만5000명 이상이 참석했다. 이 행사에서 글로벌 냉방 서약 (Global Cooling Pledge)이 발표됐는데, 66개 국가가 전 세계적으로 냉방 배출물을 줄이는 길을 개척하기로 서약했다. 서약서의 권고 사항이 완전히 실현되면 2050년 예상 냉방 배출을 무려 3.8톤의 이산화탄소 환산량(CO2eq)만큼 줄일 수 있다.

이 약속은 혁신적인 솔루션을 요구하며 비효율적인 냉각 시스템과 같이 개선이 필요한 분야를 집중 조명한다. 전 세계 HVAC 실무자들은 조직의 탄소 발자국을 줄이고 시스템의 효율성과 지속가능성을 높여야 한다는 압박을 받고 있다. 세계에서 가장 인기 있는 신기술인 AI를 실용적으로 적용하는 것이 해답이 될 수 있다.

문제는 비효율적 HVAC 시스템

AI를 통합한 새로운 HVAC 결함 감지 및 진단 도구는 건물 관리자가 문제를 더 빨리 식별하고 해결하도록 돕는다.

현재의 HVAC 시스템은 이 문제에 기여하고 있다. 계획, 건축, 엔지니어링, 지속가능성, 프로젝트 및 건설 관리, 디지털 자문 서비스 제공을 전문으로 하는 KEO 인터내셔널 컨설턴트(KEO International Consultants)의 마테우스 루카시에비치(Mateusz Lukasiewicz) 디지털 프로젝트 매니저는 "비효율적인 HVAC 시스템은 종종 자산을 가열, 냉각, 환기하기 위해 화석 연료에서 파생되는 에너지를 과도하게 소비함으로써 전 세계 온실가스 배출량의 4%에 기여한다"고 말했다. "자원 사용이 증가하면 이산화탄소, 메탄, 염화불화탄소 및 기타 온실가스의 배출이 증가하여 기후 변화와 환경 파괴가 심화됩니다."

컨설팅 엔지니어링, 시운전 및 건설 관리 회사인 P2S의 켄트 피터슨(Kent Peterson) COO 겸 부사장은 비효율적인 상업용 HVAC 시스템이 문제라는 데 동의한다. "더 높은 에너지 소비로 인해 유틸리티 비용을 크게 증가시킬 수 있습니다. 이러한 시스템은 온도와 공기 흐름을 최적으로 제어하지 못하여 과도한 에너지 사용으로 이어집니다.”

AI가 적용된 HVAC은 이미 건물 효율의 미래를 형성하고 있으며 건물 관리자는 이러한 새로운 기술을 탐구하는 데 중추적인 역할을 한다. 영국에 본사를 둔 HVAC 서비스 회사인 앱솔루트 클라이밋 솔루션즈(Absolute Climate Solutions)의 제임스 윌튼(James Wilton) 이사는 "상업용 건물에 대한 에너지 효율적이고 지속가능한 운영에 대한 요구가 높아지면서, 우리 팀은 HVAC 시스템이 건물 배출 및 에너지 비용에 미치는 실질적인 영향을 인식하고 있다"며 "건물 관리자는 시스템 성능을 향상하기 위한 새로운 기술을 적용하는 역할을 가장 먼저 맡는 경우가 많기 때문에 그 역할이 중요하다"고 말했다.

건물 관리자가 HVAC 시스템 성능 향상을 위한 새로운 기술을 구현함에 따라 AI와 머신 러닝을 통합하는 것은 건물 운영을 최적화하고 지속가능성 문제를 해결하는 유망한 방법이다.

건물을 더 스마트하고 안전하며 친환경적으로 만드는 솔루션을 제공하는 어퀴티 브랜즈(Acuity Brands)의 사업 부문인 인텔리전트 스페이시즈 그룹(Intelligent Spaces Group) 최고 책임자인 유진 마조(Eugene Mazo)는 "AI와 머신 러닝은 대형 HVAC 시스템 데이터 세트를 자동으로 평가하고, 최적화 기회를 식별하고, 운영 매개 변수(설정 포인트, 시스템 설정)를 자동으로 조정하여 입주자의 편의에 영향을 미치지 않으면서 건물이 전반적으로 수행되는 방식을 개선하는 시설 관리자의 조수 역할을 한다"며 "우리는 이미 AI와 머신 러닝을 기반으로 하는 차세대 오류 감지 및 진단을 도입하여 시설팀이 문제를 더 빨리 식별하고 건물 포트폴리오 전반에서 비효율적이고 비용이 많이 드는 운영을 완화하는 데 도움을 주고 있다"고 말했다.

AI와 머신 러닝이 도움을 줄 수 있는 5가지 방법

AI 기술은 조건 변화에 따라 HVAC/빌딩 성능을 관리하는 데 필요한 유연성, 민감도 및 인텔리전스를 제공한다. 루카시에비치에 따르면 디지털 트윈은 HVAC 시스템에 AI를 활용하는 사례 중 하나다. "엔지니어와 자산 소유자는 AI로 물리적 HVAC 시스템의 가상 복제본을 제공하는 디지털 트윈 기술로 다양한 운영 시나리오를 시뮬레이션하고 잠재적인 변경 또는 업그레이드의 영향을 평가할 수 있습니다."

엔지니어와 건물 소유자는 AI와 머신 러닝을 디지털 트윈 기술과 결합하여 HVAC 시스템의 성능과 효율을 최적화할 수 있다.

AI 및 머신 러닝이 HVAC 시스템을 최적화하는 다양한 방법에는 다음과 같은 사항이 포함된다.

1. 예측 정비: AI는 HVAC 센서 및 시스템의 데이터를 분석하여 잠재적인 고장 또는 비효율성이 발생하기 전에 예측할 수 있다. 루카시에비치는 "AI 및 디지털 트윈 기술은 IoT 센서를 통해 이상 징후를 사전에 모니터링하고 유지보수 요구를 예측하며 성능을 최적화함으로써 HVAC 효율성에 혁명을 일으키고 있다"고 말했다. 이러한 사전 예방적 정비는 가동 중지 시간을 줄이고 비용이 많이 드는 수리를 방지하는 데 도움이 된다.

2. 최적화된 제어 전략: 머신 러닝 알고리즘은 건물 점유율, 일기 예보 및 기타 요소를 지속적으로 분석하여 HVAC 설정을 실시간으로 조정할 수 있다. 피터슨은 "AI는 실시간 데이터, 환경 조건 및 사용 패턴을 기반으로 HVAC 운영을 예측하고 제어하여 에너지를 보다 효율적으로 사용하게 할 수 있다"고 말했다. "디지털 트윈은 물리적 HVAC 시스템의 가상 모델을 생성하여 시뮬레이션과 분석을 통해 직접적인 물리적 변경 없이 에너지 효율과 시스템 성능을 개선할 수 있습니다." 이 동적 조정은 에너지 소비를 최소화하면서 최적의 편안함을 보장한다.

3. 고장 감지 및 진단: AI 알고리즘은 실시간 데이터와 예상되는 패턴을 비교하여 HVAC 시스템 성능의 이상을 감지할 수 있다. 이러한 조기 탐지를 통해 결함, 누출 또는 오작동을 식별하여 적시에 수리하고 시스템 효율성을 향상시킬 수 있다.

4. 에너지 사용 최적화: 머신 러닝 알고리즘은 HVAC 시스템 작동을 최적화하여 쾌적함을 유지하면서 에너지 소비를 최소화할 수 있다. 이 최적화에는 장비 사용 일정 예약, 점유 패턴에 따른 설정 값 조정 또는 재생 가능 에너지원과의 통합이 포함될 수 있다.

5. 동적 부하 분산: AI는 건물 내 여러 구역에 난방 또는 냉각 부하를 동적으로 재분배하여 HVAC 시스템 작동을 최적화할 수 있다. 이러한 부하 균형은 자원의 효율적인 사용을 보장하고 특정 냉각 시스템 구성 요소의 과도한 작동을 방지한다.

HVAC에 적용된 AI, 지속가능한 미래를 위한 청사진

건물 관리자, 설계자 및 엔지니어는 AI 기반 데이터 분석 및 시뮬레이션을 통해 에너지 효율적인 시스템을 개발하고 유지할 수 있다.

건물 데이터 분석의 통찰력으로 무장한 건물 관리자는 HVAC 최적화의 잠재력을 최대한 실현하기 위해 에너지 효율적이고 지속가능한 건물 운영을 주도할 수 있는 위치에 있다. 신속한 운영 에너지 분석 및 미기후 분석을 제공하는 오토데스크 Forma(포마)와 같은 도구는 설계 프로세스 초기에 설계자와 엔지니어가 정보에 입각한 결정을 내리고 에너지 효율적인 아키텍처와 최적의 편안함을 촉진하는 데 도움이 될 수 있다.

피터슨은 "P2S가 미래를 내다보았을 때, 최적의 성능을 위해 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고 시스템을 실시간으로 관리하는 AI는 에너지 효율적인 건물을 설계하는 데 필수적일 수 있다"며 "디지털 트윈은 건설에서 건물 운영에 이르기까지 수명 주기 관리에 광범위하게 사용될 수 있어 지속적인 에너지 효율 개선을 촉진하고 환경에 미치는 영향을 줄일 수 있다"고 말했다.

루카시에비치도 여기에 동의한다. "AI 및 디지털 트윈 기술은 지속가능한 건설의 미래에 핵심적인 역할을 할 것이며, 설계 최적화, 자원 관리, 건설 중 건강 및 안전 강화, 운영 중 변화하는 조건에 대한 자동 대응을 가능하게 할 것입니다. 이를 통해 에너지 소비, 자재 낭비 및 온실가스 배출량을 줄이는 동시에 자산 수명을 연장하고 총 소유 비용을 절감할 수 있습니다."

정책 입안자 및 기술 혁신가와의 협업은 AI와 머신 러닝이 HVAC 시스템과 원활하게 통합되는 미래를 형성하고 이러한 기술을 광범위하게 채택하여 더 시원하고 친환경적인 세상을 만드는 데 가장 중요한 역할을 할 것이다.