CDA 압축공기 Demand 패턴 분석 및 수요 변동폭 저감을 통한
공기압축기 가동대수 최적화

1. 압축기가 자꾸 추가로 기동한다. 정말 압축공기가 부족해서일까?

여러 대의 공기압축기가 병렬 운전되는 공장에서 특정 시간대마다 Compressor가 추가 기동하고, 얼마 뒤 다시 저부하나 Unloading 상태가 된다면 설비용량이 부족하다고 생각하기 쉽다.

하지만 순간적인 CDA Peak 때문에 한 대가 추가로 기동하는 것이라면 공급설비를 늘리거나 Stand-by를 상시 유지하는 것이 근본해법이 아닐 수 있다.

2. 배경 — 압축공기는 공급을 늘리기 전에 수요의 형태부터 봐야 한다

압축공기 시스템은 생산수요가 변하면 Compressor가 그 변화를 따라가야 한다. 문제는 평균 사용량이 충분히 낮아도 짧고 큰 Peak가 반복되면 Stand-by Compressor를 유지하거나 추가호기를 기동하게 될 수 있다는 점이다.

미국 DOE의 압축공기 가이드도 시스템을 평가할 때 Demand Profile을 파악하고, 간헐적인 고유량 사용처와 저장용량·제어방식을 함께 검토하도록 권고한다. 즉 공급능력을 추가하기 전에 수요가 언제, 얼마나, 얼마나 오래 발생하는지를 이해하는 것이 시스템 최적화의 출발점이다.

3. 기술동향 — Supply Follow에서 Demand-aware Control로

과거에는 Header Pressure가 떨어지면 다음 Compressor를 기동하는 단순 Lead/Lag 방식이 일반적이었다. 최근의 System Control은 Flow, Pressure, Compressor 상태와 Storage를 함께 이용하여 실제 Demand에 맞춰 Base/Trim Compressor와 가동대수를 결정하는 방향으로 발전하고 있다.

특히 Receiver와 Pressure/Flow Control을 이용하면 짧은 Demand Event를 저장된 공기로 완충하고, 불필요한 추가 Compressor 기동을 줄일 수 있다. 따라서 제어전략은 Demand Profile + Storage + Pressure Band + Compressor Sequencing의 조합으로 보는 것이 좋다.

4. 실제 프로젝트의 문제정의도 ‘부하변동 폭’에서 시작했다

당시 CDA 시스템 최적화 자료에는 “부하변동 폭이 커서 Stand-by 보유 또는 추가 가동 실시”가 현상으로 기록되어 있다. 이에 대한 개선 Idea는 “Demand 분석, 사용량 변화폭 감소로 압축기 최소 운전 대수 운영”이었다.

즉 공급측에서 압축기를 한 대 끄는 것이 출발점이 아니라, 수요측 Demand의 변동을 먼저 분석하고 줄인 뒤 필요한 대수를 결정한다는 인과관계가 실제 프로젝트 자료에 명시되어 있었다.

5. 앞선 분석에서는 이미 과다가동의 징후가 있었다

1년 운전분석에서는 전계절에 걸쳐 1~2대의 Compressor가 Idling 상태였고, 수요대비 실제 약 2대가 추가 가동되며 평균 부하율은 약 74% 수준으로 분석되었다. 또 별도의 개선활동에서는 사양 대비 부하율 88%로 부하여유가 있는데도 상시 무부하 Compressor 2대, 합계 440 kW가 운전되는 상태가 확인되었다.

이 결과들은 Demand 변동의 원인을 직접 특정하지는 않지만, 평균 수요와 순간 Peak 사이의 차이 때문에 여유설비를 어떻게 보유·운전할 것인지를 다시 검토할 필요성을 보여준다.

6. 분석방향을 Compressor Room에서 생산공정 쪽으로 거슬러 올라간다

가동대수는 결과이고 Demand가 원인일 수 있다. 따라서 Compressor 운전상태만 보는 대신 Header Flow와 Pressure를 생산공정의 시간대별 활동과 같은 시간축에 놓고 분석한다.

7. 먼저 하루·주간 Demand Profile을 만든다

Header 유량을 시간순으로 표시하고 평균, 최대, 최소, Peak 지속시간과 변동폭을 계산한다. 생산 Shift, 휴식시간, 설비 Start-up·Shutdown, 청소·Blow 작업 등과 겹쳐 보면 반복되는 Demand Pattern을 찾을 수 있다.

8. Peak의 크기뿐 아니라 ‘얼마나 오래 지속되는가’를 본다

몇 초·몇 분짜리 짧은 Peak와 수십 분 이상 지속되는 높은 수요는 대응방법이 다르다. 짧은 Peak 때문에 대형 Compressor 한 대가 추가로 기동한다면 Receiver Storage, 제어 Deadband나 특정 공정의 사용시점 조정이 대안이 될 수 있다.

반대로 Peak가 장시간 지속된다면 실제 생산수요 증가일 가능성이 있으므로 필요한 Compressor Capacity 자체를 다시 검토해야 한다.

9. Compressor 상태를 Demand Trend 위에 겹쳐 본다

시간대별 CDA Flow 그래프 위에 각 Compressor의 On/Off, Loading/Unloading과 Header Pressure를 Overlay한다.

그러면 어떤 Demand 수준에서 추가호기가 기동하는지, Peak가 사라진 뒤에도 불필요하게 운전되는지, 추가기동이 실제 압력저하를 막기 위해 필요했는지를 확인할 수 있다.

10. Peak의 원인을 공정·사용처까지 추적한다

11. 수요변동을 줄인 뒤에 최소 가동대수를 다시 계산한다

Demand Peak를 완화하면 Peak Capacity가 낮아지고 Compressor가 더 높은 부하율에서 안정적으로 운전할 가능성이 생긴다.

이 순서를 거치면 ‘압축기 한 대 정지’가 임의의 조치가 아니라 실제 수요데이터에 근거한 결과가 된다.

12. 평균수요만으로 대수를 정하면 안 된다

평균 Flow가 낮아도 순간 Peak가 크면 Header Pressure가 떨어질 수 있다. 반대로 단 한 번의 극단적 Peak만 보고 항상 여유 Compressor를 가동하면 대부분의 시간에 Unload Loss가 발생할 수 있다.

따라서 평균·상위 Percentile·Peak 지속시간·Ramp Rate와 허용 Pressure Band를 함께 보면서 필요한 공급능력과 Buffer를 결정하는 것이 좋다.

13. Receiver는 ‘에너지 저장장치’처럼 Peak를 완충할 수 있다

Compressed Air Receiver는 압축공기를 저장하여 짧은 순간수요를 완충한다. 적절한 저장용량과 압력범위가 확보되면 짧은 Peak 때문에 Compressor 한 대가 즉시 기동하는 것을 줄일 가능성이 있다.

다만 Receiver는 지속적인 수요부족을 해결하는 장치가 아니므로 Peak의 크기와 지속시간을 먼저 분석한 뒤 적용해야 한다.

14. 생산공정과 Utility가 함께 봐야 해결되는 문제다

Demand Peak의 원인이 생산설비의 동시기동이나 특정 Blow 공정이라면 Compressor Room만으로는 해결할 수 없다. 생산팀과 Utility 운영팀이 Peak 시간과 공정 Schedule을 공유해야 한다.

즉 CASE61은 에너지설비 제어문제이면서 동시에 생산운영과 Utility 운영을 연결하는 Demand-side Management 문제다.

15. 18단계 Demand 분석·개선 Process

① CDA 계통도 → ② Compressor Capacity → ③ Header Flow → ④ Header/말단 Pressure → ⑤ 일·주 Demand Profile → ⑥ 평균·Peak·변동폭 → ⑦ Peak 지속시간 → ⑧ Ramp Rate → ⑨ Compressor On/Off Overlay → ⑩ Load/Unload Overlay → ⑪ 생산 Schedule Overlay → ⑫ Peak 원인 추적 → ⑬ Leakage/Purge/Blow 구분 → ⑭ 수요변동 완화안 → ⑮ Test → ⑯ Demand 재측정 → ⑰ 필요 Capacity·가동대수 재산정 → ⑱ 운영기준 수립

16. CASE52·54·59와 연결하면 수요에서 설비상태까지 이어진다

CASE61은 왜 많은 압축기가 필요해졌는지를 Demand에서 추적하고, CASE52는 실제 필요한 가동대수를 Test하며, CASE54는 Header 압력을 최적화하고, CASE59는 저효율 호기의 성능상태를 진단한다.

17. 해외사례에서도 Peak Demand와 Storage를 함께 다룬다

DOE의 Compressed Air Storage 가이드는 적절한 Air Receiver가 일시적인 Demand Event를 처리하여 System Pressure를 유지하면서 추가 Compressor의 기동을 방지할 수 있다고 설명한다. 특히 간헐적인 고유량 사용처에는 해당 사용처 가까이에 Secondary Receiver를 배치하는 방법도 제시한다.

미국 J.R. Simplot의 신규 공장 사례에서도 Master Controller와 VFD Trim Compressor, Oversized Receiver를 함께 구성하여 높은 압축공기 사용 Event에 대응하도록 설계했다. TE Connectivity 사례 역시 Storage와 Pressure/Flow Controller를 이용해 Supply와 Demand 사이에 Buffer를 만들고, 이후 Demand-side 개선과 Metering을 단계적으로 추진했다.

이들 사례의 절감수치를 CASE61 성과로 사용하지는 않는다. Peak를 무조건 Compressor 추가기동으로 대응하지 않고 Storage·Control·Demand Reduction을 함께 검토한다는 방법론의 참고사례다.

18. Demand를 줄이는 것과 Demand를 평탄화하는 것은 서로 다르다

Leakage 제거와 불필요한 Blow 개선은 전체 압축공기 사용량 자체를 줄이는 활동이다. 반면 여러 공정의 동시기동을 분산하거나 짧은 Peak를 Receiver로 흡수하는 것은 같은 생산량을 유지하면서 시간대별 수요 변동폭을 줄이는 활동이다.

CASE61은 이 세 단계 가운데 특히 Demand Shaping을 거쳐 Supply Optimization으로 연결하는 역할을 한다.

19. 생산계획과 연결하면 Utility 용량계획에도 활용할 수 있다

제품별·공정별 CDA 사용특성을 축적하면 향후 생산계획이 바뀔 때 예상 Demand Profile을 미리 계산할 수 있다. 신규 생산설비 증설에서도 단순히 개별 설비의 최대 Air Consumption을 모두 더하는 대신 동시사용률과 Peak 지속시간을 고려하여 실제 필요한 Utility Capacity를 검토할 수 있다.

이는 Compressor 증설 여부, Receiver 용량, Header Capacity와 Stand-by 정책을 결정하는 데 활용할 수 있다. 즉 운영최적화에서 시작한 Demand 분석이 향후 Utility 설계·증설 의사결정으로 확대된다.

20. 다른 Utility에도 ‘평균보다 Peak의 원인’을 찾는 접근을 적용한다

Steam, Vacuum, Nitrogen, Process Cooling Water처럼 여러 생산공정이 하나의 Utility Header를 공유하는 시스템에서도 순간적인 Peak 때문에 추가 공급설비가 기동할 수 있다. 이때도 평균사용량만 보지 않고 Peak의 발생시점·지속시간·공정원인을 추적하면 유사한 방법을 적용할 수 있다.

특히 설비증설을 검토하기 전에 Peak가 실제 지속부하인지, 여러 공정의 우연한 동시사용인지, 저장·운전시점 조정으로 완화 가능한지를 구분하는 것이 중요하다.

21. 확대응용 — Demand Charge가 아니라 Utility Capacity 관리에도 활용된다

CDA Demand 분석은 전력 Peak Demand 분석과 비슷한 사고방식을 갖지만 목적은 전기요금 Peak만 줄이는 것이 아니다. 압축공기의 순간수요를 관리하여 필요한 Compressor Capacity, Stand-by 전략과 Storage를 최적화하는 것이다.

같은 방법은 Steam, Vacuum, Process Cooling Water 등 순간수요 때문에 공급설비가 추가 기동하는 Utility에도 응용할 수 있다.

22. AI 기반 Demand Forecasting과 Predictive Sequencing으로 확장

생산계획, 시간대, 공정상태와 과거 CDA Flow를 학습하면 단기 Demand를 예측하고 Peak 발생 가능성을 미리 판단할 수 있다.

예측정보를 이용하면 Peak 직후 추가호기가 불필요하게 장시간 운전되는 것을 줄이고, 필요한 경우 생산공정의 사용시점 조정이나 Receiver 활용까지 사전에 준비할 수 있다. 장기적으로는 생산계획을 입력하면 다음 Shift의 CDA Demand와 필요한 Compressor 조합을 미리 제시하는 Utility Digital Scheduling으로 확장할 수 있다.

23. Evidence & Measurement Boundary

Idling 1~2대, 수요대비 약 2대 추가가동, 평균 부하율 약 74%, 상시 무부하 Compressor 2대 440 kW 등은 당시 CDA 시스템 분석의 배경자료다. 그러나 CASE61의 Demand 평탄화 활동만의 독립적인 최종 절감량·절감금액은 별도로 귀속하지 않는다.

24. Review 상태

Status: APPROVED / FINAL-LOCK