스마트팜 에너지 효율 최적화 – 냉방, 보광, CO₂ 제어의 통합 에너지 전략

스마트팜은 작물의 생장을 극대화하기 위해 냉방기, 보광등, CO₂ 발생기 등 다양한 에너지 소비 장비를 운영한다.
하지만 문제는 이 장비들이 동시에 작동할 경우 전력 소비가 폭증하며, 농장의 운영비용을 크게 압박한다는 점이다.

한 여름철 기준, 보광 시스템 하루 8시간, 냉방기 12시간, CO₂ 주입기 4시간 사용 시 하우스당 일일 전력 사용량은 수백 kWh를 넘기며 월 100만 원 이상의 에너지 비용이 발생할 수 있다.

그럼에도 많은 농장이 ‘최대한 작물을 잘 키우려면 많이 가동해야 한다’는 전제 아래 에너지 관리 없이 운영을 지속하고 있다.

하지만 정확한 생리 반응 기반 제어 전략만 갖추면, 작물의 생장을 손상시키지 않으면서도 에너지 소비를 최대 30%까지 절감할 수 있다.

이번 글에서는 냉방, 보광, CO₂ 시스템의 에너지 통합 최적화 전략을 구체적인 환경 연동과 자동화 시나리오 중심으로 제시한다.

 

목차

• 스마트팜 에너지 소비의 구조적 문제
• 냉방·보광·CO₂ 시스템의 소비 패턴 분석
• 에너지 효율을 높이는 환경 조건 설정법
• 통합 제어 전략 – 생장률 손실 없이 절감하는 알고리즘
• 계절·시간대별 에너지 전략 자동화 모델

 

Ⅰ. 스마트팜 에너지 소비의 구조적 문제

스마트팜은 정밀 제어 시스템을 통해 생장률을 높이는 데 성공했지만, 그 이면에는 과도한 에너지 소비라는 그림자가 있다.
특히 냉방기, 보광등, CO₂ 발생기 세 장비는 작물 생장과 직결되기 때문에 운영자가 쉽게 사용을 줄이지 못한다.

문제는 대부분의 스마트팜이 각 장비를 서로 독립적으로 제어하고 있다는 점이다.

 

이로 인해 다음과 같은 비효율이 발생한다.

• 낮은 조도 → 보광 점등
• 고온 → 냉방 작동
• 낮은 CO₂ 농도 → 주입기 가동
  → 세 장비 모두 동시에 작동 → 에너지 피크 도달

이처럼 생리적 반응이 아닌 기계적 수치 변화에 따라 제어하면 서로 보완할 수 있는 장비들이 중복 작동하며, 전력 사용량은 과잉으로 증가하고, 운영비용은 누적된다.

이제 스마트팜은 “수치를 맞추는 제어”에서 “최소 자원으로 최대 생장 반응을 이끄는 제어”로 전환해야 한다.

 

Ⅱ. 냉방·보광·CO₂ 시스템의 소비 패턴 분석

스마트팜에서 가장 많은 에너지를 소비하는 세 가지 항목은 ① 냉방, ② 보광, ③ CO₂ 공급 시스템이다.

 

1. 냉방기 (팬+냉수+열교환기 포함)

• 여름철 가동 시간: 일 10~14시간
• 전력 소모량: 시간당 2~4 kWh
• 작동 트리거: 내부 온도 기준

2. 보광 시스템 (LED or 고압나트륨램프)

• 겨울철, 흐린 날 → 일 6~10시간
• 전력 소모량: 600W~1000W/등 × 설치 대수
• 작동 트리거: PAR 수치 기준

3. CO₂ 발생기 또는 저장식 주입기

• 가동 주기: 오전~오후 생장 시간대 중심
• 연료형(가스) or 저장형(압축 CO₂)
• 작동 트리거: ppm 기준 하한치 도달

문제:
이 세 시스템은 각각 '온도', '조도', 'CO₂ 농도'만 보고 반응한다.
즉, 작물이 실제로 얼마나 광합성을 하고 있는지, 기공이 열려 있는지, 수분이 충분한지는 고려하지 않는다.

이로 인해 작물 반응이 없는 시간에도 장비는 돌아가며, 에너지만 소모되는 비효율 구조가 고착된다.

 

Ⅲ. 에너지 효율을 높이는 환경 조건 설정법

스마트팜의 에너지 소비를 줄이기 위해서는 장비의 작동 기준 자체를 수치 기준이 아닌 생리 반응 기반으로 재설계해야 한다.
즉, 단순히 "조도가 낮다 → 보광"이 아니라 "광합성률이 저하되었는가?"라는 조건을 포함해야 한다.

 

1. 냉방 조건 최적화

• 온도 기준 대신 ‘증산량 증가’ 여부 판단
• 기공 전도도 + 루트존 수분 데이터 연계 → 뿌리 스트레스 여부에 따라 냉방 가동
• 야간 온도 하락 시간대 선제 냉각 → 주간 냉방 부담 완화

2. 보광 조건 최적화

• PAR 수치만이 아니라 광합성률(Pn), CO₂ 소비량과 연동
• 구름 간헐 출몰 시 ‘보광 지연 작동’으로 중복 점등 방지
• 작물별 광 포화점 기반 설정 (예: 상추 600, 토마토 1200 μmol/m²/s)

3. CO₂ 조건 최적화

• 단순 ppm 하한 기준 → ‘기공 개방 시간대’ 중심으로만 주입
• 환기 전후 시간대 CO₂ 손실률 고려 → 풍속·압력 기반 조절
• 광합성 정체 시간대(야간·결로 시기) → 주입 금지

이러한 설정법을 적용하면 작물이 실제로 활용할 수 있는 시간에만 자원을 투입하게 되어 불필요한 에너지 낭비를 크게 줄일 수 있다.

 

Ⅳ. 통합 제어 전략 – 생장률 손실 없이 절감하는 알고리즘

진정한 효율화는 세 가지 시스템이 ‘서로 보완’하며 작동하도록 설계하는 것이다.
이를 위해 통합 제어 알고리즘을 다음과 같이 설계할 수 있다.

 

1. 우선순위 기반 작동 시나리오

• 보광 점등 필요조건 발생 시 → 먼저 CO₂ 농도 확인 → 적절 시 동시 작동
• CO₂ 주입 예정 시 → 먼저 기공 전도도 확인 → 폐쇄 시 주입 보류
• 고온 시 → 루트존 수분 충분할 경우 환기 우선, 부족할 경우 냉방 우선

2. 병렬 제어 대신 상호 연계 제어

• 냉방 작동 중일 경우 CO₂ 손실 고려 → CO₂ 주입량 자동 감소
• 보광 시간 연장 시 → 루트존 수분 보충 자동 예약 → 증산 과잉 대비
• 야간 시간대 → 보광 자동 차단 + CO₂ 주입 전면 비활성화

3. 에너지 편차 기반 조정 알고리즘

• 목표 생장률 유지하면서 에너지 사용량 기록
• 7일 평균 대비 효율 하락 시 → 자동 제어 강도 재조정

핵심:
작물 생리를 기준으로 자원 간 '우선순위와 연계'를 설계하면 성장률은 유지되면서도 자원 소모는 자동으로 줄어든다.

 

Ⅴ. 계절·시간대별 에너지 전략 자동화 모델

에너지 전략은 시기별·기후별로 조정되어야 한다.
이를 자동화하려면 계절/일조 시간/야간 온도/습도 패턴별로 다른 운영 시나리오를 구동해야 한다.

 

1. 여름철(고온기) 전략

• 냉방 최소화: 야간 냉기 예비 활용 → 낮 시간대 내부 온도 완화
• CO₂ 주입: 오전 9~11시 집중, 오후 고온 시 자동 중단
• 보광 최소화: 조도 400 이상 시 보광 억제

2. 겨울철(일조 부족기) 전략

• 보광 확대: PAR 부족 시간대만 점등, 일조 지속 시간별 자동 조절
• 난방 시 보광 동시 작동 → 광합성률 회복
• CO₂: 오전~정오 집중, 일몰 2시간 전 이후 자동 차단

3. 장마철·흐림 연속기 전략

• 보광 + CO₂ 자동 연계 강화
• 루트존 과습 대비 환기 우선, 냉방 억제
• 생장률 하락 예측 시 관수 간격 확대

4. 야간 전략

• 모든 장비 자동 정지 + 루트존 온도 안정화 유지
• CO₂ 손실 방지 + 무효 보광 차단

이러한 전략은 계절 변화에 따라 자동으로 적용되어야 하며, 운영자는 패턴만 설정하면 장비가 스스로 작물 상태에 따라 에너지 투입을 조절할 수 있어야 한다.

 

Ⅵ. 결론 – 에너지 절약은 생장 효율의 다른 이름이다

많은 스마트팜 운영자가 오해하는 부분은 이것이다.
"절약하면 생장이 늦는다." 하지만 실제로는 정반대다.
생장에 꼭 필요한 시점에, 꼭 필요한 만큼만 자원을 쓰는 시스템이 가장 빠르고 안정적인 생장을 만들어낸다.

에너지 절약은 단순 비용 절감이 아니라 정확한 제어의 결과이자, 생장 반응을 이해한 시스템만이 가능한 고차원 운영 전략이다.

지금까지의 스마트팜이 “많이 틀고, 많이 주고, 많이 키우는” 방식이었다면, 앞으로의 스마트팜은 “덜 틀고, 정확히 주고, 똑같이 혹은 더 잘 자라게 하는” 방식으로 바뀌어야 한다.

지속 가능한 농업은 효율적인 농업이고, 효율적인 농업은 ‘과학적 에너지 설계’에서 시작된다.