ΔT = 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℃
비철금속 · 구리 제조 · Utility & M&V · 전기
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.
01 · CHALLENGE
02 · DATA
03 · BASELINE / MODEL
ΔT = 냉수 환수온도 − 냉수 공급온도
Chiller UPI = kWh / RT
Compressed Air UPI = kWh / Nm³
Factor(m) = [기준년 총전력(m) − 기준년 생산전력(m)] / 기준년 생산전력(m)
Saving(m) = 당월 생산전력(m) × 기준 Factor(m) − [당월 총전력(m) − 당월 생산전력(m)]
Utility Share = 설비별 Utility 전력 / 총 전력
04 · SAVING OPPORTUNITY
| 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 |
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
APPLY TO YOUR SITE
에너지사용량과 주요 영향인자 데이터가 있다면 현재 설비·시스템의 Baseline과 절감 가능성을 함께 검토할 수 있습니다.