비철금속 · 구리 제조 · Utility & M&V · 전기

비철금속(구리) 제조공장 Utility 8% 절감목표·Baseline·M&V 설계

3개년 월별 생산전력과 공조·압축공기·냉동기·기타 Utility 전력을 분리 분석하고, Low Delta T·압축기 Loading/Unloading·에너지성능 Benchmark를 근거로 8% 절감목표를 설정한 뒤 생산전력 연동 월별 Factor로 절감량을 평가하도록 설계한 사례입니다.

비철금속구리Utility공조기공기압축기냉동기Low Delta TBaselineM&V8% 절감

01 · CHALLENGE

현장에서 확인한 주요 과제

생산설비 전력은 3개년 동안 상대적으로 큰 변화가 없지만 지원 Utility 전력은 증가하여 생산량 변화와 Utility 비효율을 분리할 필요
월단위 데이터만으로는 냉동기·펌프의 정확한 에너지성능과 수요-공급 Balance를 정밀하게 분석하는 데 한계가 있어 목표설정 근거와 사후 M&V 기준을 분리해 설계할 필요
냉수 입·출구온도차가 4월 3.8℃, 7월 3.1℃, 10월 3.4℃로 설계사양 8℃에 크게 미달하는 Low Delta T 현상이 확인되어 냉동기 플랜트 운전개선 여지가 존재
공기압축기의 Unloading 전력소비 비율이 약 11%로 분석되어 운전조합·부하율·압력 및 Unloading 손실 개선 가능성이 존재
지원설비 전력은 동절기보다 하절기에 증가하므로 계절성을 반영한 월별 Baseline 없이는 절감량을 공정하게 평가하기 어려움

02 · DATA

분석에 사용한 데이터

Utility 설비사양 및 가동정보
모니터링 운전데이터
2016~2019년 월별 검침정보
전기 단선도
계절별 일별 냉동기 냉수 입·출구온도 기록
2018년 월별 공기압축기 Loading/Unloading 데이터
2016~2018년 생산설비·공조기·공기압축기·냉동기·기타 Utility 월별 전력사용량

03 · BASELINE / MODEL

8% 절감목표 설정 근거와 생산전력 연동 M&V 기준

Low Delta T 기반 냉동기 절감잠재량ΔT = 냉수 환수온도 − 냉수 공급온도

방법: 계절별 냉수 입·출구온도차를 설계 ΔT와 비교하여 과유량·저ΔT 운전 및 냉동기시스템 개선여부 판단
성능·해석: 실측 평균 ΔT: 4월 3.8℃ · 7월 3.1℃ · 10월 3.4℃ / 설계사양 8℃

냉동기 에너지성능 BenchmarkChiller UPI = kWh / RT

방법: 정확한 개별 소비전력 원단위가 없는 조건에서 기존 고객사 냉동기 성능분포와 현장 최적화 경험을 이용해 잠재량 범위를 검토
성능·해석: 대상 냉동기 UPI를 약 0.60~0.64 kWh/RT 수준으로 추정 · 저온냉동기 Benchmark 평균 약 0.646 · 절감잠재량 약 8~10% 예상

공기압축기 운전성능Compressed Air UPI = kWh / Nm³

방법: 압축기별 Loading/Unloading 운전자료와 기존 고객사 에너지성능 분포를 이용해 운전개선 잠재량 검토
성능·해석: Unloading 전력소비 비율 약 11% · 고압공기압축기 Benchmark 평균 UPI 약 0.117 · 절감잠재량 약 8~10% 예상

월별 Utility FactorFactor(m) = [기준년 총전력(m) − 기준년 생산전력(m)] / 기준년 생산전력(m)

방법: 월별 생산공정 전력을 활동량 Proxy로 사용하고 Utility·기타 전력을 생산전력 대비 비율로 정규화
성능·해석: 연간 종합 Factor: 2016년 2.80 · 2017년 2.62 · 2018년 2.92 · 3년 평균 2.78

월별 절감량 M&VSaving(m) = 당월 생산전력(m) × 기준 Factor(m) − [당월 총전력(m) − 당월 생산전력(m)]

방법: 당월 생산활동 수준을 보정한 예상 Utility 전력과 실제 Utility 전력의 차이를 절감량으로 평가
성능·해석: 최근 1년 월별 Factor 또는 3개년 월별 평균 Factor를 계약 Baseline으로 사전 합의해 적용

2018년 Utility 전력 구조Utility Share = 설비별 Utility 전력 / 총 전력

방법: 공조기·압축공기·냉동기·기타 Utility의 연간 사용량을 비교해 우선관리 대상을 선정
성능·해석: 공조기 9,920,170kWh · 압축공기 2,241,097kWh · 냉동기 6,379,070kWh · 기타 Utility 13,969,977kWh

04 · SAVING OPPORTUNITY

1차 절감 잠재량 시나리오

개선 시나리오	Baseline	목표	1차 잠재량
사업 절감목표각 주요 Utility에서 약 8~10%의 절감잠재량을 예상하되 데이터 한계를 고려하여 사업 목표를 8%로 설정	제한된 월단위 데이터 + 계절별 냉동기 온도 + 압축기 Loading/Unloading 자료	냉동기·압축공기·공조기·기타 Utility 운전최적화	8% 절감 목표
냉동기 Low Delta T 개선5~10%는 기존 현장 최적화 경험, 8~10%는 대상설비 성능을 평균 수준으로 가정한 보고서의 잠재량 판단	실측 ΔT 3.1~3.8℃ / 설계 8℃	수요측 유량·밸브·펌프·냉동기 운전 Balance를 개선하여 Low Delta T 완화	냉동기 시스템 약 5~10% 개선 경험 · 대상 잠재량 약 8~10% 예상
공기압축기 운전최적화제한된 정보와 기존 고객사 성능분포를 이용한 잠재량 판단이며 적용 후 실측 검증 필요	Unloading 전력소비 비율 약 11%	수요에 맞는 가동대수·Loading/Unloading·토출압력 최적화	약 8~10% 절감잠재량 예상
공조기·기타 Utility 최적화개별 설비 정밀 절감량은 5~10분 데이터 확보 후 산정	생산전력 대비 지원설비 전력이 증가하고 하절기 Factor가 높음	생산부하와 계절조건에 연동한 공조·기타 Utility 운전	냉동기·공기압축기와 유사한 수준의 개선잠재량 검토
최근 1년 Factor 기준 M&V보고서에서는 최근 1년 실적 반영이 현실적이라는 의견을 제시	2018년 월별 Factor	최근 운전상태를 반영한 월별 Baseline으로 개선 후 절감량 평가	월별 생산전력 보정 절감량
3개년 평균 Factor 기준 M&V절감배분 계약에서는 어느 Factor를 사용할지 사전에 고객과 합의 필요	2016~2018년 월별 평균 Factor	특정 연도의 이상상태 영향을 완화한 장기 평균 Baseline 적용	3개년 평균 기준 월별 절감량

검증 조건

사업 절감목표 8%는 정밀 실측에 의해 확정된 절감잠재량이 아니라 제한된 데이터 조건에서 설정한 목표값입니다. 근거는 ① 냉동기 냉수 ΔT가 설계 8℃보다 크게 낮은 3.1~3.8℃로 Low Delta T가 확인된 점, ② 기존 현장경험에서 Low Delta T 개선으로 냉동기시스템 약 5~10%의 절감효과를 확인한 점, ③ 대상 냉동기 성능이 평균 또는 평균보다 약간 우수한 수준으로 추정되며 약 8~10%의 개선여지가 있다고 판단한 점, ④ 공기압축기 Unloading 전력비율 약 11%와 Benchmark를 고려해 약 8~10% 잠재량을 판단한 점입니다. 실제 절감성과는 생산전력 연동 월별 Factor Baseline을 사전 합의하고 개선 후 실적을 적용해 M&V해야 합니다. 정밀 잠재량 분석을 위해서는 냉동기·펌프 소비전력, 냉수/냉각수 입출구온도, 밸브개도에 대한 계절별 1주일 이상의 5~10분 단위 데이터 확보가 필요합니다.

자료 기준: 국내 비철금속(구리) 제조시설의 3개년 전력분석, Utility 절감량 산정방식 및 8% 절감목표 산정근거 자료 기반 · 고객사명·공장명·내부 생산공정명·설비 식별정보 비식별 처리

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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