반도체·디스플레이 · 냉동기 플랜트 · 전기

대형 냉동기 플랜트 가동대수·COP·펌프·냉각탑 통합 운전최적화

대형 생산시설의 냉동기·냉수펌프·냉각수펌프·냉각탑을 하나의 냉동기 플랜트로 분석하여 가동대수, COP, 부하율, 냉수·냉각수 조건과 냉각탑 운전효율을 최적화하고 연간 절감 잠재량을 정량화한 사례입니다.

반도체전자부품냉동기COP냉수펌프냉각수펌프냉각탑운전최적화

01 · CHALLENGE

현장에서 확인한 주요 과제

냉동기 플랜트 전체 전력사용량이 연간 약 4,116만 kWh 수준으로 냉동기뿐 아니라 냉수·냉각수 펌프와 냉각탑을 통합해 관리할 필요
냉동기별 COP 편차가 커 고효율 기기 우선운전과 성능 열위 설비 점검이 필요
실제 냉동기 가동대수가 부하 기준 필요대수보다 연평균 약 0.7대 많아 저부하·과다가동 개선 가능성이 존재
냉수펌프·냉각수펌프·냉각탑도 가동대수, 유량, 냉수온도, 외기 습구온도 및 냉각탑 설정조건을 함께 최적화해야 시스템 전체 절감이 가능

02 · DATA

분석에 사용한 데이터

냉동기별 냉방부하(RT/h), 소비동력(kW), UPI(kWh/RT), COP
냉동기 실제 가동대수와 부하 기준 필요대수
냉수펌프·냉각수펌프 소비동력 및 가동대수
냉수 공급·환수온도와 온도차
냉각탑 전력·냉각부하·가동대수·냉각수 입출구온도
외기 건구·습구온도 및 냉각탑 성능 영향조건
2017년 설비별·계절별 전력사용량 및 전력비

03 · BASELINE / MODEL

냉동기 플랜트 성능지표와 최적화 기준

냉동기 COPCOP = 냉동능력(kWth) / 냉동기 소비동력(kW)

방법: 냉동기별 COP를 동일 운전기간에서 비교하여 고효율 우선운전과 열위기기 성능점검 대상을 선정
성능·해석: 분석기간 운전 냉동기의 종합 평균 COP 약 3.6, 개별 운전기기 간 큰 성능편차 확인

냉동기 UPIUPI = 냉동기 소비동력(kW) / 냉방부하(RT)

방법: 계절별 냉방부하와 소비동력의 관계를 분석하여 냉동기 원단위와 부하조건의 적정성 평가
성능·해석: 연평균 UPI 약 0.90 kWh/RT 수준으로 계절별 변동 존재

가동대수 최적화Operating Margin = 실제 가동대수 − 필요 가동대수

방법: 실제 냉동기 운전대수와 부하 기준 필요대수를 비교해 저부하·과다운전 여부를 분석
성능·해석: 연평균 실제 약 2.7대, 필요 약 2.0대, 평균 약 0.7대 운전여유

냉수 ΔT와 펌프 운전ΔT = 냉수 환수온도 − 냉수 공급온도

방법: 냉수 공급·환수 온도차와 펌프 가동대수·소비동력을 함께 분석하여 과유량 및 저ΔT 상태를 점검
성능·해석: 연평균 냉수 온도차 약 3.2℃로 시스템 유량·가동대수 최적화 검토 대상

냉각탑 운전효율Cooling Tower Performance = f(Wet-bulb, CW Temperature, Fan Operation)

방법: 외기 습구온도, 냉각수 입출구온도, 냉각탑 가동대수와 전력소비를 비교하여 팬 설정값과 운전대수 최적화
성능·해석: 연평균 냉각수 입출구 온도차 약 4.1℃, 계절별 냉각탑 운전조건 편차 확인

04 · SAVING OPPORTUNITY

1차 절감 잠재량 시나리오

개선 시나리오	Baseline	목표	1차 잠재량
냉동기 운전 최적화보고서의 연간 운전데이터 분석에 기반한 예상 절감효과 · 약 475,322천원/년	26,626,000 kWh/년	고효율 COP 기기 우선운전, 필요대수 중심의 운전, 성능 열위기기 개선	4,753,216 kWh/년 · 17.9%
냉수펌프 최적화보고서 예상 절감효과 · 약 80,050천원/년	6,125,243 kWh/년	냉동기 필요대수와 연동한 펌프 가동대수, 차압·유량 및 부하측 밸브 운전 최적화	800,500 kWh/년 · 13.1%
냉각수펌프 최적화보고서 예상 절감효과 · 약 67,246천원/년	4,931,896 kWh/년	냉동기·냉각탑 부하와 연동한 냉각수펌프 가동대수 및 운전조건 최적화	672,462 kWh/년 · 13.6%
냉각탑 팬 최적화보고서 예상 절감효과 · 약 39,156천원/년	3,475,262 kWh/년	외기 습구온도·냉각수온도·Approach 조건을 반영한 팬 설정온도와 가동대수 최적화	391,555 kWh/년 · 11.3%
냉동기 플랜트 종합회사 제공 연간 운전데이터와 에너지·설비운전 Balance 개선을 기준으로 산정한 예상 절감 잠재량	41,158,401 kWh/년 · 약 41.16억원/년	냉동기 + 냉수펌프 + 냉각수펌프 + 냉각탑의 통합 운전최적화	6,617,733 kWh/년 · 16.1% · 약 6.62억원/년

검증 조건

본 사례의 6,617,733kWh/년, 16.1%, 약 6.62억원/년은 개선 완료 후의 확정 실적이 아니라 제공된 연간 운전데이터를 분석하여 에너지 및 설비운전 Balance 관련 문제를 개선할 경우의 예상 절감효과입니다. 실제 적용 시에는 냉방수요, 생산조건, 외기조건, 운전시간과 설정값을 반영한 Baseline을 구축하고, 개선 전·후의 동일 조건 데이터를 이용해 M&V로 성과를 확정해야 합니다.

자료 기준: 국내 반도체·전자부품 생산시설의 냉동기 플랜트 운전데이터 분석 및 운전최적화 사업제안 자료 기반 · 고객사명·제작사명·개별 냉동기/펌프/냉각탑 ID 비식별 처리

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전문가 해설과 확장 적용

배경·기술적 맥락

냉동기 성능은 정격점만으로 판단하기보다 실제 부하분포와 부분부하 효율을 함께 보아야 하며, 시스템 운전에서는 냉동기·펌프·냉각탑의 상호작용을 함께 고려하는 것이 유효하다.

Engineering Interpretation

냉동기는 부하와 외기·냉각수 조건에 따라 효율이 달라지므로 개별 COP뿐 아니라 운전대수와 보조설비를 포함한 시스템 효율을 함께 보는 것이 중요하다.

응용 가능 분야

반도체·디스플레이·데이터센터·대형건물·공정냉각 등 냉수 부하가 변동하는 설비군에 응용할 수 있다.

M&V 실무 고려사항

향후 성과검증에서는 냉방부하와 냉동기 운전대수뿐 아니라 외기조건, 냉수·냉각수 온도 및 보조설비 운전상태를 함께 기록하는 것이 적절하다. 부하조건이 다른 기간을 단순 전력량으로 비교하지 않고 동일한 부하조건에서 시스템 효율을 비교하는 구조가 유리하다. 이는 일반적인 후속 M&V 설계 제안이다.

Consultant's Point

냉동기 성능은 정격효율만으로 판단하기 어렵다. 실제 부하와 운전대수, 냉수·냉각수 조건을 함께 보아야 설비효율과 운전최적화 효과를 구분할 수 있다.

AI·데이터 활용 확장

시계열 계측데이터가 충분히 축적되는 경우 부하예측, 이상운전 탐지 또는 운전조건 추천을 후속 적용으로 검토할 수 있다. 이는 향후 확장 가능성에 대한 제안이며 원래 CASE에서 AI를 적용했다는 의미는 아니다.

International / External Reference

U.S. Department of Energy, Federal Energy Management Program의 「Purchasing Energy-Efficient Electric Chillers」는 이 CASE와 관련된 시스템 효율화의 일반적 기술 배경을 제공한다. 이 자료는 원래 CASE의 현장 실적이나 Evidence가 아니라 외부 참고자료이다. Reference