일평균 약 116MWh/day 수준
ELECTRONICS COMPONENTS · UTILITY · COMPRESSED AIR · CHILLER
전장품 제조공장 공기압축기·냉동기 Utility 운전최적화
공기압축기와 냉동기가 대규모 전력을 사용하는 전장품·전자부품 제조공장을 대상으로 전력·CDA 생산량·냉방부하·UPI·부하율·가동대수를 분석하고, 센서 정합성 확보와 Utility 운전최적화 시스템을 통해 추가 절감기회를 도출한 사례입니다.
01 · ENERGY SCALE
2017년 주요 Utility 에너지 규모
연간 집계 기준 CDA UPI 약 0.173kWh/m³
3개 주요 냉동계통 합계
공기압축기 + 냉동기 연간 전력사용량 합계
02 · COMPRESSED AIR
공기압축기 운전특성
- 연간 평균 가동대수 약 8.3대, 최대 10대, 최소 7대
- 연간 CDA 생산량 약 245.47백만m³
- 계절별 평균 CDA 유량은 약 2.8만m³/h 수준
- 라인별 압축공기 수요패턴과 방산상태를 분석해 공급량 최적화 필요
- 개별 압축기 제어상태·성능상태와 시스템 가동대수 시나리오를 함께 최적화
03 · CHILLER
냉동기 운전특성
- 3개 주요 냉동계통의 연간 UPI 약 0.667 / 0.622 / 0.706 kWh/RT
- 계통별 연평균 시스템 부하율 약 70% / 70% / 52%
- 계통별 연평균 가동대수 약 4.2 / 1.9 / 1.3대
- 냉수 입·출구 온도센서 정합성 검증과 냉동기 출구온도 최적화 필요
- 냉수·냉각수 펌프, 냉각탑, 배관계통의 냉방수요 Balancing까지 통합 검토
04 · DATA QUALITY
센서 정합성이 절감성과 검증의 출발점
공기압축기와 냉동기별 절감량 산정에 필요한 기본 센서 구축
기존 Utility 설비 센서의 정합성 검증 및 교정
설비 및 시스템 성능을 동일 기준으로 지속 비교
계측 신뢰성을 확보한 후 개선 전·후 동일조건 비교
05 · SAVING SCENARIO
제안 단계의 절감 시나리오
| 개선 단계 | 기준 | 개선 내용 | 제안 효과 |
|---|---|---|---|
| 공기압축기 1차 개선선행 최적화 단계 | 2017년 12월말 평균 소비전력 | 라인 수요·방산·개별 성능·제어·가동대수 최적화 | 약 5% 감축 목표 |
| 공기압축기 추가 개선5% 개선 후 평균소비전력 α 기준 | 약 102MWh/day × 95% | 운전최적화 시스템을 이용한 추가 운전개선 | 추가 3% · 약 0.92억원/년 |
| 냉동기 추가 개선출구온도·가동대수·펌프·냉각탑 | 약 93MWh/day | 냉동기와 보조기기 통합 운전시나리오 최적화 | 추가 3% · 약 0.87억원/년 |
| Utility 추가 절감공기압축기 + 냉동기 | 제안기준 약 195MWh/day | 공기압축기 선행개선 후 Utility 추가 3% | 약 1.8억원/년 |
수치 해석
공기압축기 5%는 선행 개선 목표이며, 제안서에서 금액으로 정량화한 약 1.8억원/년은 5% 개선 이후 공기압축기와 냉동기에서 추가로 3%를 절감하는 단계의 예상금액입니다. 두 수치를 단순 합산한 확정 절감성과로 표현하지 않았습니다.
06 · OPTIMIZATION ACTIONS
설비별 실행 착안사항
| 대상 | 핵심 분석 | 운전최적화 방향 |
|---|---|---|
| 공기압축기 | 라인별 수요패턴 · 방산 · 개별기기 제어/성능 | 고효율 압축기 우선운전 · 필요 가동대수 · 가동 시나리오 최적화 |
| 냉동기 | 입출구 온도센서 · UPI · 제어상태 · 성능상태 | 출구온도 · 필요 가동대수 · 가동순서 최적화 |
| 냉수/냉각수 펌프 | 가동대수 · 성능상태 · 부하연계 | 필요대수와 냉동부하에 맞춘 펌프 운전시나리오 최적화 |
| 냉각탑 | 출구온도 · 제어상태 · 냉동기 연계 | 냉각수 조건과 냉동기 효율을 함께 고려한 통합 최적화 |
| 냉수 배관 | 라인별 냉방수요 패턴 | 라인별 냉방수요 Balancing과 불필요 순환 최소화 |
07 · PROJECT PLAN
운전최적화 시스템 구축·교육·컨설팅
시스템 설치와 최적운전 컨설팅 기준
운전최적화 시스템 설치 및 컨설팅 제안
제안서 기준 · 센서 설치비 포함
현장조사·계측/시스템·교육·운전데이터 분석 및 최적화
08 · M&V
실제 절감성과는 검·교정된 계측과 Baseline으로 확인
권장 검증방향
공기압축기는 전력·CDA 유량·압력·가동대수와 생산수요를, 냉동기는 전력·냉방부하(RT)·입출구온도·외기조건·가동대수를 주요 영향인자로 관리하는 것이 적절합니다. 개선 전후 UPI만 단순 비교하지 않고, 생산 및 냉방수요 조건을 보정한 Baseline과 실제 사용량을 비교하여 절감량을 확정해야 합니다.
자료 기준: 국내 대형 전장품·전자부품 제조공장의 Utility 운전최적화 시스템 구축 제안자료 · 고객사명·사업장명·내부 Utility 구역명·설비번호 비식별 처리
ELECTRONICS COMPONENTS UTILITY OPTIMIZATION
공기압축기와 냉동기를 따로 보지 않고 Utility 전체를 최적화합니다.
전력·유량·RT·온도·가동대수 데이터가 있다면 계측 정합성부터 UPI·운전시나리오·M&V까지 단계적으로 검토할 수 있습니다.
전문가 해설과 확장 적용
배경·기술적 맥락
압축공기 시스템은 개별 압축기 효율뿐 아니라 누설, 압력, 제어, 부하/무부하 운전과 시스템 전체의 수요-공급 균형을 함께 보는 것이 중요하다.
Engineering Interpretation
이 사례의 실무적 핵심은 압축기 한 대의 효율만 보는 것이 아니라 생산·수요 변화와 가동대수, 압력, 부하/무부하 상태를 함께 보아 시스템 원단위의 변화를 해석하는 데 있다.
응용 가능 분야
자동차·전자·화학·비철금속·섬유 등 압축공기를 공정 유틸리티로 사용하는 제조시설에 같은 분석 프레임을 적용할 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 Energy의 「Compressed Air Systems / Improving Compressed Air System Performance」는 이 CASE와 관련된 시스템 효율화의 일반적 기술 배경을 제공한다. 이 자료는 원래 CASE의 현장 실적이나 Evidence가 아니라 외부 참고자료이다. Reference