Blower UPI = 소비전력(kWh) / 송풍량(Nm³)
- 방법
- 고로별·송풍기별·계절별 송풍량과 전력사용량을 동일 시간축에서 비교하여 압송효율을 평가
- 성능·해석
- 전체 연평균 약 0.078 kWh/Nm³ · 고로별 및 개별 송풍기 약 0.075~0.081
철강 · 고로공장 · 대형 송풍설비 · 전기
고로별·송풍기별 계절 운전데이터를 이용해 소비동력, 송풍량, 공급압력, 부하율, IGV 개도율, 덕트 압력손실과 송풍 에너지원단위를 비교하여 고효율 운전조건과 압력 최적화 대상을 도출한 사례입니다.
01 · CHALLENGE
02 · DATA
03 · BASELINE / MODEL
Blower UPI = 소비전력(kWh) / 송풍량(Nm³)
Seasonal Performance = f(Ambient Temperature, Power, Flow)
Pressure Margin = Blower Discharge Pressure − Furnace-side Pressure
ΔP = 송풍기 공급압력 − 고로측 압력
Blower Control = f(Load Ratio, IGV Opening, Flow, Pressure)
UPI = f(Intake Filter ΔP)
04 · DIAGNOSTIC FINDINGS
| 진단 항목 | 현황 / 기준 | 개선 방향 | 분석 결과 |
|---|---|---|---|
| 고효율 송풍기 운전조합 검토8.2%는 설비간 성능편차이며 그대로 절감률을 의미하지 않음 | 송풍기별 연평균 UPI 약 0.075~0.081 kWh/Nm³ | 고로 요구 풍량·압력을 만족하는 범위에서 원단위 우수 송풍기의 운전조건과 열위 송풍기의 원인을 비교 | 원단위 최대 약 8.2% 성능편차 |
| 고로 송풍압력 하향 검토고압 운전 고로의 송풍압력을 하향할 수 있는 방안 검토 | 일부 고로 공급압력 약 4.5kg/cm² | 고로측 필요압력·안전·조업조건을 만족하는 범위에서 불필요 압력여유 최소화 | 압축동력 저감 잠재량 |
| IGV·제어상태 정합성 검토계측오류 여부와 실제 제어상태를 현장 확인한 후 개선안 확정 | 평균 부하율 약 91% 대비 일부 송풍기의 IGV 개도값이 매우 낮거나 음(-) | IGV 신호·제어로직·운전점 정합성 확인 후 효율적인 풍량·압력 제어 | 불필요 제어손실 및 비효율 운전구간 저감 |
| 하절기 효율저하 관리하절기 원단위는 동절기 대비 약 7.2% 높은 수준 | 1월 평균 UPI 약 0.075 → 7월 약 0.081 kWh/Nm³ | 외기온도·흡입조건·냉각조건과 송풍기 운전점을 함께 분석 | 계절성 원단위 상승분 저감 잠재량 |
| 흡입필터 개선 우선순위 재평가필터 차압과 원단위의 직접 상관관계는 확인되지 않음 | 흡입필터 차압 증가를 효율저하 요인으로 가정 가능 | 차압-원단위 상관성 확인 후 실제 영향이 큰 압력·IGV·운전점 개선을 우선 검토 | 데이터 기반 정비·투자 우선순위 결정 |
본 사례는 2018년 계절별 운전데이터를 이용한 고로 및 송풍기 성능진단 자료이며, 개선 실행 후 확정된 절감량·절감률·절감금액은 보고서에 제시되어 있지 않습니다. 따라서 송풍기별 최대 약 8.2%의 에너지원단위 편차와 하절기 원단위 상승, 공급압력·덕트 압력손실·IGV의 차이를 절감기회로 제시하되 이를 확정 절감률로 표현하지 않습니다. 실제 개선 시에는 고로 생산조건, 요구 풍량·압력, 외기온도와 송풍기 운전조합을 반영한 Baseline을 구축하고 압력 Set Point 또는 운전방법 변경 전·후를 M&V해야 합니다.
자료 기준: 국내 대형 일관제철소 고로공장의 대형 송풍설비 운전데이터 분석자료 기반 · 고객사명·제철소명·지역명·고로/송풍기 호기번호·제작사명 비식별 처리
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송풍량·전력·압력·IGV·외기조건 데이터가 있다면 송풍설비의 원단위와 운전최적화 가능성을 검토할 수 있습니다.
산업 공정가열은 열원, 재료, 운전조건, 열손실과 제어를 시스템 관점에서 함께 분석해야 하며 운전 최적화와 폐열회수 등이 주요 개선 축이다.
공정가열 설비에서는 생산량·Batch·가열시간·온도조건이 에너지사용과 직접 연결되므로, 절대 사용량과 함께 생산기준 원단위와 운전조건을 동시에 해석하는 것이 중요하다.
열처리·주조·제련·유리·세라믹·건조 공정 등 온도와 생산량이 에너지사용을 좌우하는 공정에 응용할 수 있다.
향후 성과검증에서는 팬·블로어 전력과 함께 풍량, 압력, 운전대수, 운전시간 및 공정 부하를 동일 시간축으로 수집하는 것이 적절하다. 요구풍량이 다른 기간을 직접 비교하기보다 동일 서비스 조건에서 전력 또는 원단위를 비교해야 한다.
팬·블로어는 필요한 풍량과 압력을 만족하면서 축동력을 줄이는 것이 핵심이다. 실제 운전점과 제어방식을 함께 보면 댐퍼·과잉압력·운전대수에서 발생하는 손실을 구분하기 쉽다.
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.
U.S. Department of Energy의 「Process Heating Systems」는 이 CASE와 관련된 시스템 효율화의 일반적 기술 배경을 제공한다. 이 자료는 원래 CASE의 현장 실적이나 Evidence가 아니라 외부 참고자료이다. Reference
Additional technical reference: U.S. Department of Energy — Fan Systems