에너지 효율화와 DR의 중요성
기후변화 대응과 에너지 효율 향상은 글로벌 산업계의 주요 과제가 되고 있다. 특히 전력 피크 부하 관리 및 전력망 안정화를 위한 DR(Demand Response, 수요반응) 대응은 기업이 에너지 비용을 절감하고 탄소 배출을 줄이는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 기존 DR 대응 방식은 사전 설정된 기준에 따라 수동으로 이루어지는 경우가 많아 실시간 최적화가 어렵다. 이에 따라 FEMS(Factory Energy Management System, 공장 에너지 관리 시스템)를 활용한 DR 대응 솔루션이 필수적으로 요구되고 있다.
국내 전기요금 체계는 최대수요전력에 대한 페널티를 기본요금에 반영하여 공급자의 안정성을 관리하는 방식이다. 최대수요전력은 15분 단위로 측정된 전력 사용량을 4배로 환산한 값으로, 이 값이 기본요금 산정의 기준이 된다. 또한, 최대수요전력이 동계(12월, 1월, 2월)나 하계(7월, 8월, 9월) 기간 중 최고치를 기록하면, 해당 값이 향후 1년 동안 요금 적용 전력으로 반영된다. 만약 전력량계를 설치하지 않았다면, 최대수요전력과 관계없이 계약전력을 기준으로 기본요금이 산정된다. 따라서 최대수요전력은 기업의 전력 비용에 장기적인 영향을 미치므로, 이를 실시간으로 모니터링하고 적절한 에너지 운용 전략을 수립하는 것이 필수적이다.
FEMS를 통한 DR 대응 운영 방안
DR 대응을 위해서는 에너지 수요 변화에 즉각적으로 반응할 수 있어야 하며, 자동화된 방식으로 에너지 절감이 이루어져야 한다. 이를 실현하는 핵심 솔루션이 바로 FEMS이다.
그림 2에서 파란색 계열은 실제 시간에 따른 전력 수요의 변화를 나타내며, 주황색 계열은 동일한 전력 사용량을 시간대별로 부하 평준화했을 때의 변화를 보여준다. 제조 현장에서 생산을 위한 전력 사용량이 생산성과 비례한다고 가정할 때, 최대수요전력을 낮게 유지하면 전기요금 절감 효과를 극대화할 수 있다.
FEMS의 주요 기능 중 하나는 실시간 전력 모니터링이다. 이를 통해 과거 최대수요전력을 기준으로 현재 전력 사용량을 실시간으로 수집하고, 임계치 도달 시 알람을 제공하여 대응 조치를 준비할 수 있도록 한다.
제어 환경이 구축된 상태에서는, 임계 경보 발생 시 중요도에 따라 설비 가동 여부를 자동으로 조정하거나 출력을 조절하여 에너지를 절감할 수 있다. 또한, 전력 사용 패턴을 분석하고 AI 및 머신러닝을 활용하여 DR 이벤트를 사전에 예측하는 것도 가능하다. 나아가 다양한 시나리오를 기반으로 최적의 부하 감축 전략을 자동으로 도출하는 전력 수요 최적화 시뮬레이션 기능도 활용할 수 있다.
산업 현장에서의 FEMS 기반 DR 솔루션 도입 필요성
전력 비용 절감 외에도 탄소 배출 감소 및 탄소중립 대응 등의 이유로 산업 현장에서 FEMS 기반 DR 대응 솔루션의 필요성이 점점 커지고 있다. 이에 쓰리뷰는 산업 현장의 생산 설비에서 수집된 데이터를 활용한 Machine365.AI 서비스를 제공하고 있으며, 측정-수집-관측-분석-관리 개념의 FEMS를 확장하여 LCA(생애주기 평가) 산출 및 탄소중립 규제 대응까지 지원하는 솔루션을 개발하고 있다.
에너지 비용 상승과 지속 가능한 경영이 필수적인 시대에서, FEMS 기반 DR 대응 솔루션은 단순한 에너지 절감 도구가 아닌 기업 경쟁력을 높이는 핵심 기술이다. 이를 통해 전력 비용 절감, 생산성 유지, 탄소 배출 감축을 동시에 실현할 수 있으며, 나아가 에너지 시장 변화에도 능동적으로 대응할 수 있다. 산업계는 이러한 스마트 에너지 관리 기술을 적극적으로 도입하여 지속 가능한 미래를 위한 전력 관리 체계를 구축해야 한다.
