에너지절약전문기업(ESCO ; Energy Service Company)은 프로젝트 초기에 제3자의 에너지사용시설에 먼저 투자를 한 후 이 투자시설에서 발생하는 에너지절감액으로 투자비와 이윤을 회수하는 기업이다. ESCO로 지정받은 에너지 전문업체는 특정건물이나 시설에서 에너지 절약시설을 도입할 때 비용 전액을 일단 ESCO 업체가 투자하고, 그 후 여기서 얻어지는 에너지절감 예산에서 투자비를 일정기간 분할 상환받는다. 우리나라는 지난 1993년 ESCO 사업 지원 제도를 도입하여 지난 1998년부터 정부의 활성화 정책과 국내 유가상승 등에 힘입어 매년 1,000억원 이상의 투자실적을 보이고 있다. 본지는 ESCO사업에 대해 자세히 알아본다.
제조공정의 근간을 이루는 가열, 용해, 성형, 냉각등의 단위조직은 일반적으로 에너지이용면에서 매우 비효율적이므로 이들을 체계적으로 연결하면 어느 공정의 방출에너지를 다른 공정에 이용할 수 있다. 이 때 핀치기술(Pinch Technology)을 응용하면 기존 공장에 대해서는 에너지 및 비용절감의 가능성을, 신축공장에 대해서는 효율적인 에너지 사용을 위한 설계지침을 제공해 준다. 본 원고에서는 중소규모의 여러가지 산업공정에서의 핀치 기술의 적용실례를 밝혀준다.
13개동 1,252세대가 살고있는 신도림태영타운아파트는 지난 2005년 12월, 난방시설의 노후화가 아닌 선택적으로 356kW급 열병합발전기 2대를 도입했다. 기존에 보일러 4대로 전체난방을 하던 시스템에서 2대를 발전기로 대체한 태영타운아파트는 연간 5억8172만원의 에너지 비용을 절감할 것으로 보인다. 내년 1월 발전기 가동 1주년을 맞는 '신도림태영타운아파트'를 찾아가 봤다.
일본의 전 산업계는 지난해 발생한 동북대지진의 여파로 2년째 전력 사용감축에 나서고 있다. 자의반 타의반이라는 시선도 있지만, 일본 인쇄업도 정부의 지침에 따른 강제적인 조업시간 단축 및 조정에 나서고 있다. 자발적으로 나선 에너지 사용량 감축은 아니었지만, 조업시간 단축 및 조정의 결과로 비용 절감에 도움이 되고, 나아가 기업의 체질 개선에도 효과가 있는 것으로 나타났다.
최근 클라우드 시스템 환경이 점차 늘어남에 따라 데이터 센터(IDC) 구축이 점차 늘어나가고 있다. 데이터 센터는 최근 부각하고 있는 4 차 산업 영역에서 사물 인터넷(IoT), 자율주행차 등 에서 처리될 대용량 데이터로 인한 이를 처리하는 중요한 역할을 담당하고 있다. 데이터센터 운영에는 대량의 에너지가 필요하다. 수 많은 컴퓨터에서 발생하는 열에너지를 처리하기 위하여 대량의 전력 냉방 에너지를 소비하고 있다. 냉방 공조 운영은 데이터 센터 운영에 중요한 역할을 한다. 이유는 많은 컴퓨터를 가동하는 비용보다 부대 시설로 운영되는 냉방 에너지를 보다 많이 소비하는 현상까지 발생하고 있다. 이에 최근 데이터 센터 냉방 공조 운영을 효율화하는 것에 연구를 맞추고 있다. 본 논문에서는 냉방 공조 운영 효율화 하도록 하기 위해서 다중 기계 학습을 활용한 데이터 센터의 냉방 에너지 절감 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 단수 알고리즘을 활용하여 머신 러닝의 모델구현 방식이 아닌 다중의 기계 학습을 통하여 최적화된 모델을 일일 배치로 생성하여 예측을 하는 시스템이다. 본 시스템을 통하여 사전에 최적화된 냉방 운영을 하여 기존 데이터 센터의 운영되는 과다 냉방을 감축 시켜 에너지를 절감해주는 기능을 제공한다. 본 논문 시스템 연구 결과는 폭발적으로 늘어가고 있는 데이터 센터의 에너지 효율화에 기여할 수 있고, 클라우드 사업에서 경쟁력을 줄 수 있는 운영 시스템 방안을 제시한다.
광센서 조광제어시스템은 유용한 주광의 실내유입을 통하여 인공조명의 에너지를 절감하는 시스템이나, 쉐이팅시스템에 의한 주광유입의 차단으로 인하여 그 적용성은 미비하다. 따라서 광센서 조광제어시스템의 적용성 및 에너지 절감량 향상을 위해서는 자동롤러쉐이딩 시스템과의 통합은 필수적이다. 본 연구는 두 시스템을 통합한 주광이용 조광제어시스템의 적용성 향상을 위하여 시스템 적용 시 에너지 절감량을 예측할 수 있는 프로세스를 개발하고 이를 사례에 적용하였다. 개발된 프로세스는 주광이용 조광제어시스템의 초기투자비용 환수 및 시스템 적용을 위한 타당성 분석의 자료로 이용될 것이다.
본 연구는 선박의 에너지 효율을 향상시키기 위하여 에너지 절감 시스템 (ESS, Energy Saving System)의 알고리즘을 선박운항 특성에 적합하게 설계하고, 특정 시스템을 탑재한 선박의 운항 특성을 바탕으로 에너지 소비 양상을 분석하여 운항 비용을 절감할 수 있도록 하는 기법에 대하여 연구한다. 이를 위해 발전체계를 기반으로 선박의 추진 체계 특성을 반영한 에너지 효율을 높일 수 있는 효율적인 시스템을 구현한다. 연구대상 선박은 LNG 운반선에 탑재된 HVACS(Heating, Ventilation and Air Conditioning) 대상으로 연구를 진행하며, 이를 기반으로 미래형 기반 선박인 전기추진선박 및 자율운항선박 등에 적용할 수 있도록 확장성을 가진 에너지 절감 기법을 제안한다.
연구목적: 중소기업 제조공장에서 에너지 관리, 온도, 습도, 분진 및 가스, 공기 질, 기계작동 상태 등을 통합적으로 모니터링하여 에너지 절감 및 제조 공장 인프라의 안전성 향상을 위한 기반 연구를 수행하는 것이 목적이다. 연구방법: 이를 위해 디지털 전력량계 및 IoT 센서를 통해 에너지 관련 데이터 및 환경적인 정보들을 실시간으로 수집하였으며, 수집된 정보를 기반으로 모니터링 및 분석을 통해 에너지 절감을 위한 상황 전파 및 대응을 위한 연구를 진행하였다. 연구결과: ESG 경영 활동의 핵심 지표에 속하는 에너지관리, 비용 절감과 안전성 향상을 고려한 적용 방안을 제시하였다. 결론: 본 연구는 기업에서 실제적인 사례 연구로 스마트공장에서 다양한 센서 장치와 관련된 장치들을 활용하였으며, 이를 통해 수집된 정보를 기반으로 에너지 절감 및 안전성 향상에 대한 기반의 체계를 제시하였다.
기후변화의 가장 큰 원인 중 하나로 지목되는 이산화탄소의 배출량을 절감하기 위해 제안된 Carbon Capture and Storage (CCS) 전체공정의 에너지 및 비용저감이 시급한 현 시점에서 효율적인 연계공정의 도출이 중요하며 본 연구에서는 연소 후 습식아민 공정을 이용한 포집공정과 압축공정의 간의 연계를 통해 에너지를 저감할 수 있는 방법을 제안한다. 이는 기기적 증기 재압축 시스템 을 적용하여 압축기에 사용되는 전기에너지를 열에너지의 형태로 변환함으로써 포집공정에 필요한 리보일러의 에너지 사용량을 감소시키는 방법이다. 본 공정개선안은 압축기에 필요한 추가적인 투자비용 및 전기에너지를 고려하더라도 고압의 이산화탄소를 생산함과 동시에 전체적인 에너지 사용량을 절감시키는 장점이 있다. 또한 본 연구에서는 실제 Test Bed의 운전 결과를 통한 모델을 활용함으로써 보다 신뢰성 있는 절감 효과를 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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