CDA Header 압력기반 통합제어를 통한
공기압축기 공급압력 최적화 및 전력절감

1. 공기압축기는 ‘어디의 압력’을 보고 운전해야 할까?

대규모 제조공장에서는 여러 대의 Compressor가 하나의 CDA Header에 연결되어 생산설비에 압축공기를 공급한다. 각 압축기가 자신의 토출측 압력을 기준으로 독립적으로 Loading/Unloading을 결정하면, 실제 생산라인이 필요로 하는 압력과 압축기가 유지하려는 압력 사이에 차이가 생길 수 있다.

본 사례의 핵심 Action은 “운전압력 Sensing Point 변경제어(개별 → Header)”였다. 제어기준을 실제 공장 공급망의 공통 Header로 옮겨 여러 Compressor가 하나의 시스템처럼 움직이도록 하는 접근이다.

2. 산업현장에서 압축공기 압력최적화가 중요한 배경

압축공기는 제조현장에서 매우 유용하지만 생산설비가 실제로 요구하는 압력보다 높은 압력으로 전체 Network를 운전하면 압축동력뿐 아니라 누설과 불필요한 공기사용량까지 커질 수 있다. 따라서 최근의 압축공기 효율개선은 개별 Compressor의 효율만 보는 방식에서 수요·압력·저장·배관·Sequencing을 하나의 시스템으로 최적화하는 방향으로 발전하고 있다.

미국 DOE의 Compressed Air Systems 자료도 System Pressure Stabilization을 주요 개선영역으로 다루며 누설, 유지관리, 계측과 함께 시스템 수준의 접근을 강조한다. 이는 CASE54처럼 Compressor 토출압력보다 실제 Network와 End-use Pressure를 중심으로 보는 접근의 기술적 배경이 된다.

5. 기술동향 — Local/Cascade Control에서 Central Optimization으로

다중 Compressor 시스템의 제어는 개별 Local Control이나 Cascade Pressure Band 방식에서, 공통 Network Pressure와 실시간 수요를 기준으로 여러 Compressor를 통합 운전하는 Central Controller 방식으로 발전하고 있다.

상용 중앙제어 기술은 단순한 순번기동을 넘어 Compressor별 효율, 용량, VSD 운전범위와 수요변화를 고려해 최적 조합을 선택하고, 전체 시스템을 좁고 안정적인 Pressure Band 안에서 운전하는 방향을 지향한다. Atlas Copco의 중앙제어 기술 설명에서도 Pressure Band 축소, Flexible Sequencing, VSD 우선활용과 System Pressure 안정화를 주요 기능으로 제시한다.

6. 왜 압력을 낮추는 것이 에너지와 연결되는가?

압축공기는 필요한 압력보다 높게 생산할수록 Compressor가 더 큰 압력비를 만들어야 한다. 따라서 생산설비가 요구하는 수준보다 Header 압력이 높다면 과압축 가능성을 검토할 수 있다.

하지만 목표는 ‘가장 낮은 압력’이 아니다. 압력이 지나치게 낮아지면 생산설비의 작동, 품질, 밸브·실린더 응답과 순간 Peak 대응에 문제가 생길 수 있다. 그래서 생산 안정성을 제약조건으로 두고 에너지가 최소가 되는 안전한 압력을 찾는다.

5. Sensing Point별 압력을 같은 시간축으로 본다

압력제어를 바꾸기 전에 개별 Compressor 토출압력, 공통 Header 압력, 주요 생산라인 입구압력과 말단압력, CDA 유량, Compressor별 kW, Loading/Unloading, 가동대수를 동시에 수집한다.

특히 Header Pressure − End-use Pressure를 시간대별로 보면 배관, 밸브, Filter, Dryer와 분기관에서 발생하는 전체 Pressure Drop을 파악하는 출발점이 된다.

6. 말단 요구압력에서 Header Set Point를 역산한다

Header 압력은 기존 설정값을 기준으로 조금씩 낮추는 것만으로 결정하지 않는다. 생산설비별 최소 요구압력을 조사하고 가장 불리한 말단까지의 Pressure Drop과 필요한 Safety Margin을 더해 최소 Header Pressure를 계산한다.

이 접근은 Compressor Room 중심의 사고를 생산공정 중심으로 뒤집는다. ‘압축기가 얼마를 만들 수 있는가’가 아니라 ‘생산이 얼마를 필요로 하는가’에서 공급조건을 결정한다.

7. Pressure Drop 자체도 별도의 절감기회다

Header와 말단 사이의 압력차가 크다면 Compressor Set Point를 높여 문제를 덮기보다 왜 압력이 떨어지는지를 찾아야 한다. Filter 차압, Dryer, 작은 배관, 장거리 배관, 밸브, 국부적인 Peak Demand 등이 원인이 될 수 있다.

따라서 압력 최적화는 Supply Pressure Optimization과 Distribution Pressure Drop Reduction을 함께 보아야 한다. 배관계통 손실을 줄이면 같은 말단압력을 더 낮은 Header 압력으로 유지할 수 있기 때문이다.

8. 개별제어에서 Header 기반 통합제어로 바꾼다

이렇게 되면 CASE52의 가동대수 최적화와 CASE54의 압력 최적화가 연결된다. 몇 대를 돌릴지와 몇 kPa/bar 수준으로 공급할지는 독립적인 문제가 아니라 하나의 시스템 제어문제다.

9. Header Set Point는 단계적으로 Test한다

기존조건에서 Header Pressure, 말단압력, CDA Flow, Compressor kW와 Loading/Unloading을 Baseline으로 확보한다. 이후 Set Point를 단계적으로 낮추고 시스템이 안정화된 뒤 같은 KPI를 다시 측정한다.

10. 최적 Header Pressure의 판단조건

최적점은 최저압력이 아니라 이 조건들을 동시에 만족하는 최소에너지 운전이 가능한 안전한 압력이다.

11. 17단계 진단·개선 Process

① CDA 계통도 → ② 기존 압력제어 → ③ 개별 토출압력 → ④ Header 압력 → ⑤ 주요 Line·말단압력 → ⑥ 최소 요구압력 → ⑦ 시간대별 Flow → ⑧ Header-말단 Pressure Drop → ⑨ 최소 Header 압력 → ⑩ Safety Margin → ⑪ Sensing Point 개별→Header → ⑫ Baseline → ⑬ 단계적 Set Point Test → ⑭ 생산·말단 안정성 → ⑮ 가동대수·Load/Unload·kW → ⑯ System kW/Nm³ → ⑰ 최적 Set Point 결정

12. 당시 검토된 개선효과의 위치를 정확히 읽는다

이 Action은 당시 ‘진행 중 Item’으로 관리되었고, 약 2.3억원/년 규모의 개선효과가 함께 제시되었다. 따라서 이 숫자는 완료 후 실측으로 확정된 절감성과가 아니라 개선 검토단계의 절감잠재량으로 해석한다.

13. 해외 유사사례 — 같은 방향의 개선이 실제 산업현장에서도 확인된다

미국 Darigold의 압축공기 최적화 사례에서는 배관 병목을 개선하고 Header를 재구성해 시스템 압력을 안정화했다. 프로젝트 후 System Pressure를 약 10 psi 낮출 수 있었고, 연간 약 300,000 kWh와 15,000달러의 에너지비용 절감이 예상되었다. 이 사례는 높은 Compressor Set Point로 배관손실을 보상하기보다 Distribution Pressure Drop 자체를 개선하는 CASE54의 논리와 닮아 있다.

미국 Waupaca Foundry는 Master Control System과 Flow Regulation을 설치하고, 배관구성을 개선하며 전체 압축공기 System Pressure를 낮추는 공급·수요측 통합 프로젝트를 수행했다. 프로젝트 전체로 약 13.5%의 시스템 수준 에너지효율 개선을 보고했다.

중앙제어의 효과를 보여주는 기업사례도 있다. 남미 Trailer 제조사는 13대 Compressor를 중앙 Controller로 통합한 뒤 요구유량을 11대로 공급하면서 SER을 433 → 393 J/L로 낮추고 전력사용량을 약 9% 절감했다고 보고했다. 제약회사 사례에서는 중앙제어 적용 후 Network Pressure가 약 7.66 → 7.16 bar로 안정·저하되고 SER이 539 → 497 J/L로 개선되어 약 8%의 전력절감이 보고되었다.

14. 연구소 관점 — 압력은 공급측 숫자가 아니라 수요측 제약조건이다

압축공기 시스템의 공급압력은 Compressor Room에서 임의로 정하는 값이 아니라 Critical End-use의 요구압력과 Distribution Loss를 기반으로 결정하는 것이 합리적이다. 이 관점으로 바꾸면 ‘압력을 낮출 수 있는가?’라는 질문이 ‘어디에서 얼마의 압력이 실제로 필요한가?’라는 진단문제로 바뀐다.

그리고 이 질문은 누설, 배관압손, Dryer/Filter 차압, Peak Demand, Receiver Storage와 Sequencing까지 자연스럽게 확장된다. 즉 Header Pressure Optimization은 CDA 시스템 전체 최적화의 중심축이 될 수 있다.

15. 다른 제조공장에 응용할 때

반도체·디스플레이·자동차·식품 등 CDA를 사용하는 공장에 적용할 수 있지만, 생산설비별 요구압력과 압축공기 품질, Peak Demand 특성이 다르므로 동일 Set Point를 복사해서는 안 된다.

먼저 Critical End-use를 선정하고 압력센서를 설치해 실제 최소압력을 확인한 뒤, Header와 말단의 Pressure Profile을 함께 수집하는 것이 출발점이다. 여러 압력등급이 필요한 공장이라면 전체 Header를 높은 압력으로 유지하기보다 Booster나 Local Solution을 사용하는 방안도 비교할 수 있다.

16. AI 기반 CDA 실시간 최적제어로 확장

생산량, CDA Flow, Header·말단압력, Compressor별 부하율·가동대수와 kW/Nm³를 축적하면 향후 수요를 예측하고 필요한 압력과 최적 Compressor 조합을 동시에 계산하는 구조로 발전할 수 있다.

목표는 고정된 Header Pressure를 유지하는 것이 아니라 필요한 압력만, 필요한 유량만, 가장 효율적인 Compressor 조합으로 공급하는 것이다.

17. Evidence & Measurement Boundary

실제 성능검증에서는 Header·말단압력, CDA Flow, 전체 Compressor kW, 가동대수와 Loading/Unloading을 동일 시간축에서 비교하고 생산설비의 정상운전을 필수 제약조건으로 둔다.

18. Review 상태

Status: APPROVED / FINAL-LOCK