반도체 · 크린룸 HVAC · 전기 · 가스

반도체 제조공장 공조·유틸리티 운전데이터 분석과 동시 냉난방 해소

일반용 및 크린룸 공조기의 운전데이터를 분석해 냉수·스팀밸브 동시 개방 문제를 확인하고, 생산 영향이 없는 일반용 공조기부터 계절별 상충 밸브 차단과 제어 정상화를 적용한 사례입니다.

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01 · CHALLENGE

현장에서 확인한 주요 과제

일반용 및 크린룸 공조기 운전데이터에서 냉수밸브와 스팀밸브가 동시에 개방되는 구간이 반복적으로 확인됨
크린룸은 온·습도 품질조건 때문에 직접적인 운전변경에 생산 리스크가 있어 일반용 공조기와 구분한 단계적 개선전략이 필요
일부 크린룸 공조기에서 냉수밸브 Hunting과 하절기 제습능력 부족이 확인되어 설정값 유지와 제어안정성 개선 검토가 필요
냉동·보일러·압축공기 등 유틸리티 설비의 데이터 품질과 운전상태를 함께 점검할 필요

02 · DATA

분석에 사용한 데이터

일반용 공조기 6대 및 크린룸 공조기 4대의 환기·공급·룸 온습도와 냉수·스팀·가습 밸브 개도 데이터
공조기 On/Off 상태, 냉동기 배관 헤더 온도 등 보완된 모니터링 데이터
전력·가스 사용량과 월별 에너지 소비 패턴
보일러 열효율 및 공기압축기 용량·수요 검토 자료

03 · BASELINE / MODEL

Baseline 및 예측모델

냉방 절감량 산정Qsave,c = Qcooling × Δ냉수밸브 개도율

방법: 개선 전·후 각 1주일의 냉수밸브 개도상태 차이로 절감 열량 산정
성능·해석: 냉수·냉각수 펌프 및 냉각탑을 포함한 냉방시스템 전체 COP 2.0 적용 · 보고서 당시 전력단가 120원/kWh

난방 절감량 산정Qsave,h = Qheating × Δ스팀밸브 개도율

방법: 개선 전·후 각 1주일의 스팀밸브 개도상태 차이로 절감 열량 산정
성능·해석: 보일러효율 95% 적용 · 연간 추정에는 보고서 당시 가스단가 35.5652원/MJ 적용

운전개선 전략하절기: 스팀밸브 차단 / 동절기: 냉방밸브 차단

방법: 생산 영향이 없는 일반용 공조기 3대부터 운전개선 적용
성능·해석: 크린룸 공조기는 직접 운전변경을 적용하지 않고 밸브 개도율을 점진적으로 조정하는 테스트를 제안

기타 유틸리티 진단보일러 열효율 92~94% · 압축공기 용량 대비 수요 검토

방법: 설비 운전상태와 생산계획을 함께 검토
성능·해석: 보일러는 효율이 양호했고, 공기압축기는 생산량 증가 이후 에너지성능 재검토 필요

04 · SAVING OPPORTUNITY

1차 절감 잠재량 시나리오

개선 시나리오	Baseline	목표	1차 잠재량
하절기 일반용 공조기 운전개선6~9월 연간화 추정 · 냉방 5,893만원 + 난방 2,628만원	냉수·스팀밸브 동시 개방	스팀밸브 차단 + 냉방 중심 운전	약 8,521만원
동절기 일반용 공조기 운전개선11~3월 연간화 추정 · 냉방 7,355만원 + 난방 -87만원	냉수·스팀밸브 동시 개방	냉방밸브 차단 + 난방 중심 운전	약 7,269만원
연간 에너지비용 절감절감효과가 미미한 일반용 공조기 1대는 연간 추정에서 제외하고 2대의 개선성과를 합산	개선 전 동시 냉난방 운전	계절별 상충 밸브 차단 및 제어 정상화	약 1억 5,790만원/년

검증 조건

운전개선 전·후 동일 계절의 냉수·스팀밸브 개도율 차이를 이용해 절감량을 산정하고, 월별 에너지 소비비중을 이용하여 하절기와 동절기 연간 절감액을 추정했습니다. 절감액은 보고서 작성 당시 에너지 단가와 COP·보일러효율 가정을 적용한 값으로, 현재 단가로 재산정할 경우 결과가 달라질 수 있습니다.

자료 기준: 2022 유틸리티 운전최적화 컨설팅 종합보고서 기반 · 고객사명·사업장명·설비번호 비식별 처리

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에너지사용량과 주요 영향인자 데이터가 있다면 현재 설비·시스템의 Baseline과 절감 가능성을 함께 검토할 수 있습니다.

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전문가 해설과 확장 적용

배경·기술적 맥락

절감성과 검증은 기준기간과 개선후 측정자료, 독립변수와 보정조건을 명확히 정의하고 측정된 데이터에 기반해 절감량을 산정하는 구조가 중요하다.

Engineering Interpretation

이 사례는 에너지사용량 자체보다 부하를 설명하는 운전·생산 변수를 함께 비교함으로써 개선 전후의 차이를 해석하는 접근이 중요하다.

응용 가능 분야

생산량·외기조건·운전시간 등 독립변수가 존재하는 공장 및 건물의 Baseline/M&V 체계로 확장할 수 있다.

M&V 실무 고려사항

향후 성과검증에서는 에너지사용량과 해당 CASE의 주요 부하변수·운전시간을 같은 시간축으로 수집하고, 기준기간과 개선후 기간의 조건 차이를 보정할 수 있도록 Baseline 변수를 사전에 정의하는 것이 적절하다. 이는 후속 M&V 설계 제안이며 원래 CASE의 실제 Measurement Boundary를 새로 정의하는 내용은 아니다.

Consultant's Point

이 CASE의 핵심은 에너지사용량 자체보다 이를 설명하는 부하·생산·운전조건과 함께 성능을 해석하는 데 있다. 개선효과는 동일하거나 보정된 조건에서 비교해야 실제 운전개선과 외부조건 변화를 구분할 수 있다.

AI·데이터 활용 확장

운전·생산 데이터가 충분히 축적되고 반복패턴이 확인되는 경우에 한해 예측 또는 이상탐지 적용 가능성을 검토할 수 있다. AI는 선택적 확장수단이며 원래 CASE의 검증 실적이 아니다.

International / External Reference

ASHRAE의 「ASHRAE Guideline 14-2023 — Measurement of Energy, Demand and Water Savings」는 이 CASE와 관련된 시스템 효율화의 일반적 기술 배경을 제공한다. 이 자료는 원래 CASE의 현장 실적이나 Evidence가 아니라 외부 참고자료이다. Reference