서 론
최근 기후 변화와 도시 열섬 현상으로 인해 전 세계적으로 냉방 에너지 수요가 지속적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 고효율 냉방 시스템의 설계와 운영 전략에 대한 중요성이 더욱 커지고 있다. International Energy Agency (2018)에 따르면, 현재와 같은 효율 정책이 지속될 경우 전 세계 냉방 에너지 수요는 2050년까지 3배 이상 증가하여, 현재 중국 전체의 전력 소비량과 동일한 수준에 이를 것이라고 전망하였다. 또한 Santamouris (2016)은 기후 변화, 인구 증가 및 소득 향상이 건물의 냉방 에너지 수요 및 소비를 크게 증가시킬 것으로 전망하며, 낮음(Low)·평균(Average)·높음(High)의 세 가지 발전 시나리오를 설정하였다. 이 가운데 높은 개발 수준 시나리오에서는 2050년까지 주거용 건물의 냉방 에너지 소비가 현재 대비 최대 약 750% 증가하고, 상업용 건물은 약 275% 증가할 수 있다고 분석하였다. 이러한 분석 결과는 향후 건물 부문의 냉방 부하가 증가할 가능성을 시사하며, 이는 냉방 시스템의 에너지 소비 증가로 이어질 수 있다. 따라서 냉방 부하 증가에 따른 에너지 부담을 완화하기 위해서는, 냉방 시스템에서 에너지 소비 비중이 가장 높은 냉동기에 대한 에너지 절감 전략을 검토하는 것이 중요하다.
일반적으로 설계 단계에서는 쾌적한 실내 환경을 보장하기 위해 연간 최대 냉방 부하에 여유율을 고려하여 냉동기 용량을 산정한다. 그러나 실제 건물에서 냉동기 운전 시간의 상당 부분이 저부하 조건으로 가동된다. 이는 외기 온도, 일사 조건, 공간 사용 패턴 등이 설계 피크 부하 수준에 미치지 않거나, 건물의 일부 구역만 부분적으로 사용되는 경우가 빈번하기 때문이다. 냉동기의 총 운전 시간, 냉방 부하, 에너지 소비량의 상당 부분이 부분부하율(Part Load Ratio, PLR) 0~50% 구간에 집중되며, 이 구간에서 냉동기의 성능계수(Coefficient of Performance, COP)가 상대적으로 낮아 냉방 에너지 소비 증가에 영향을 미치는 것으로 보고되었다(Seo and Lee, 2016).
이러한 부분부하 구간의 효율 저하 문제에 대응하기 위한 대안으로 모듈형 냉동기(Modular Chiller)가 주목받고 있다. 모듈형 냉동기는 동일 용량의 다수 냉동기 모듈을 병렬로 구성한 시스템으로, 각 모듈은 독립적인 냉동 사이클을 갖는다. 따라서 하나의 대형 냉동기가 전체 부하를 처리하는 방식과 달리, 여러 대의 소형 냉동기가 부하를 분담하여 처리하는 방식이다. 이러한 모듈 구조는 부하 조건에 따라 가동할 모듈의 수를 탄력적으로 조절할 수 있어 부분부하에서 우수한 운전 효율을 발휘할 수 있다. 냉동기의 부분부하 운전에서 발생하는 효율 저하 문제를 완화하기 위해 대수 분할 방식을 적용한 주요 선행 연구는 다음과 같다.
Lee et al. (2013)은 사무용 건물을 대상으로 냉동기와 보일러의 용량 대수 분할이 연간 에너지 소비에 미치는 영향을 분석하였다. 총 용량을 동일하게 둔 상태에서 단일 구성, 2대 분할(5:5, 6:4, 7:3), 3대 균등 분할의 다섯 가지 조건을 비교하였다. 분석 결과, 냉동기는 3대 분할 시 에너지 절감률이 20.6%로 가장 높았다. 이는 3대로 대수 분할할 경우 부분부하율 50% 이하의 운전 시간은 감소하고, 부분부하율 50% 이상의 운전 시간은 증가하였기 때문이다. 보일러는 7:3의 2대 분할에서 절감률 9.3%로 가장 높았으며, 이는 난방 운전의 약 80%가 부분부하율 30% 이하의 범위에서 발생하였기 때문에, 저용량 기기가 포함된 분할 조합이 저부하 효율 저하를 최소화한 것으로 해석된다. Yoon et al. (2013)은 열원 설비의 부분부하 운전에 따른 에너지 손실을 막기 위해 보일러의 대수를 제어하는 것을 목표로 하였다. 동등한 용량으로 대수 분할을 하여 운전하는 경우 21%의 난방 에너지가 감소되지만, 부하 패턴을 분석하여 부하율에 맞게 대수 분할을 한 후 제어하였을 경우 최대 33%까지 난방 에너지가 절감됨을 확인하였다. Seo and Lee (2016)은 사무용 건물을 대상으로 냉동기의 부분부하 운전 특성이 냉방 에너지 소비에 미치는 영향과 함께 단일 냉동기를 두 대로 대수 분할했을 때의 냉방 에너지 소비 변화를 분석하였다. 분석 결과, 연간 냉방 부하의 상당 부분이 부분부하율 50% 미만 구간에서 발생하였으며, 이로 인해 저부하 조건에서의 냉동기 성능계수가 전체 에너지 소비량에 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 또한 단일 냉동기 구성과 비교하여, 동일 용량의 냉동기를 두 대로 분할하고 순차 운전 전략을 적용하는 경우 연간 냉방 에너지를 10.3% 이상 절감할 수 있음이 제시되었다. Cha et al. (2023)은 냉동기 대수와 최적 부분부하율 설정값이 에너지 소비량과 냉동기 성능계수에 미치는 영향을 분석하였다. 총 냉동 용량을 동일하게 유지한 상태에서 냉동기 대수를 1대부터 10대까지 변화시킨 결과, 대수 증가에 따라 에너지 소비량은 감소하고 성능계수는 상승하였으나 그 효과는 점차 감소하는 경향을 보였다. 또한 EnergyPlus의 Optimal Distribution 기법을 적용하여 부분부하율 설정값을 0.1부터 1.0까지 단계적으로 변경해 시뮬레이션을 수행한 결과, 설정값 0.7과 0.8에서 에너지 소비량이 가장 낮고 성능계수가 가장 높게 나타난 것을 확인하였다.
기존 연구는 대부분 단일 냉동기의 총 용량을 중·대형 냉동기로 분할하여 운전할 경우의 에너지 절감 효과에 초점을 두고 있다. 그러나 이러한 접근은 냉동기 용량을 단순 분할하여 부분부하 조건을 개선하는 데 중점을 두고 있어, 모듈형 냉동기와 같이 개별 모듈 용량이 작아 저부하 조건에서 효율을 극대화할 수 있는 특성을 충분히 반영하지 못한다. 특히 모듈형 냉동기는 모듈 단위로 용량 제어가 가능하고, 가변속 압축기 적용을 통해 낮은 부분부하율에서도 COP 저하가 적다는 장점이 있으므로, 동일한 부분부하 조건에서 기존 대형 냉동기 대비 더 높은 에너지 절감 효과를 기대할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 선행연구에서는 이러한 모듈형 냉동기의 운전 특성 및 에너지 절감 효과를 정량적으로 분석한 사례가 매우 부족하다. 또한 실제 부하 패턴을 적용하여 모듈형 냉동기와 단일 대형 냉동기의 성능 차이를 시뮬레이션 기반으로 비교 · 평가한 연구 역시 거의 없는 상황이기 때문에, 모듈형 냉동기 적용 시 기대되는 에너지 절감 효과를 명확히 평가하기 어렵다.
본 연구에서는 단일 대형 냉동기와 모듈형 냉동기의 냉방 에너지 소비량 차이를 정량적으로 평가하기 위해 시뮬레이션 기반 분석을 수행하였다. 시뮬레이션 도구로는 EnergyPlus를 사용하였으며, 건물 모델은 DOE 상업용 참조 모델 중 대형 사무용 건물을 일부 수정하여 적용하였다. 대형 냉동기는 EnergyPlus에서 제공하는 라이브러리 모델을 사용하였으며, 모듈형 냉동기는 제조사에서 제공한 성능 카탈로그 데이터와 실제 운전 데이터를 기반으로 성능 곡선을 구축하여 모델링하였다. 구축된 모델을 바탕으로 두 냉동기의 부분부하 효율 및 냉방 에너지 소비량을 비교·분석하였다. 본 연구는 이러한 분석을 통해 향후 열원 장비 선정 시 모듈형 냉동기 적용의 타당성을 평가하는 데 필요한 기초 자료를 제공하고자 한다.
시뮬레이션 모델 구축
시뮬레이션 개요
본 연구에서 대형 냉동기와 모듈형 냉동기의 냉방 에너지 효율을 비교하기 위해 EnergyPlus v24.1.0을 사용하여 건물 외피 구성, 연면적, 실내 발열 요소, 외기 조건 등을 동일하게 적용한 건물 모델을 구축하였다. EnergyPlus는 기존 건물 에너지 시뮬레이션 도구 BLAST (Building Loads Analysis and System Thermodynamics)와 DOE-2 (Building Energy Analysis Program)를 바탕으로 미국 에너지부(DOE)에서 개발한 건물 에너지 시뮬레이션 프로그램이다. 이 프로그램은 건물 외피 및 내부 열환경에 대해 열평형법(Heat Balance Method)을 적용하여 비정상 상태의 열전달 과정을 모사한다. 이와 같은 열평형 기반 해석 방식은 건물 외피·실내 열환경의 상호작용을 동적으로 계산할 수 있어, 비정상 열전달을 보다 정밀하게 모사한다(EnergyPlus Getting Started (DOE, 2024)).
건물 모델 구성은 미국 에너지부(DOE) 상용 참조 건물 모델(Commercial Building Prototypes Based on ASHRAE Standard 90.1-2019 (Nambiar, 2024)) 중 대형 사무용 건물을 기반으로 하였다. 참조 모델의 창면적비, 창호·외벽 단열 성능, 창호의 일사취득계수, 바닥 면적 등 주요 외피 특성은 그대로 유지하였다. 그러나 모듈형 냉동기 용량 대비 참조 모델의 규모가 커서, 건물 규모를 지상 2층, 지하 1층으로 조정하였다. 건물 모델의 상세 구성 및 공조 시스템 개요를 Table 1에 제시하였다.
Table 1.
Simulation settings
| Building Model | ||
| Usage | Office Building | |
| Building Geometry | Total Floor Area | 10,689.3 m2 |
| Number of floors | 3 floors (including 1 basement) | |
| Floor length × width | 73.11 m × 48.74 m | |
|
Floor-to-Floor height (Ceiling height) |
3.96 m (2.74 m) | |
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Exterior Thermal Properties | Window-Wall Ratio | 40% |
| Window U-value | 2.409 W/m2∙K | |
| Window SHGC | 0.25 | |
| Exterior Wall U-value |
1.034 W/m2∙K (1st Floor) 1.172 W/m2∙K (2nd Floor) | |
| Roof U-value | 0.221 W/m2∙K | |
| Internal Heat Gains | Occupancy Density | 18.6 m2/person |
| Lighting Power Density | 6.7 W/m2 | |
| Equipment Power Density | 8.08 W/m2 | |
| HVAC System | ||
| Air-side system |
VAV with Reheat (Upper Floors) CAV (Basement) | |
| Indoor Setpoint Temperature | 24℃ | |
| Design Supply Air Temperature | 12.8℃ | |
| Design Supply Air Humidity Ratio | 0.0085 kg/kg (Dry Air) | |
| Design Supply Air Flow Rate |
21.78 m3/s (Upper Floors) 9.63 m3/s (Basement) | |
| Ventilation Calculation Method |
ASHRAE 62.1 Ventilation Rate Procedure (Upper Floors) (ASHRAE, 2019) Fixed Outdoor air rate (Basement) | |
| Chiller Capacity |
975kW (Modular Chiller) (15 modules) 993.8kW (Large Chiller) | |
| Chilled Water Leaving Temperature | 7℃ | |
| Chilled Water Temperature Difference (ΔT) | 5℃ | |
| Chilled Water Pump System | Variable-Speed Primary Pump | |
| Outdoor Conditions | ||
| Weather Data |
Changwon, South Korea (TMY, Typical Meteorological Year) | |
건물의 평면 크기는 73.11 m × 48.74 m, 연면적은 10,689.3 m2이다. 층고는 3.96 m, 천장고는 2.74 m이다. 외피 성능은 DOE 상용 참조 모델의 값을 기반으로 설정하였다. 내부 발열 조건은 Building Energy Asset Score: Building Use Type Operational and Equipment Sizing Assumptions (DOE, 2019)에서 제시한 값을 기반으로 재실 밀도 18.6 m²/인, 전력 기기 발열 밀도 8.08 W/m²를 설정하였다. 또한 조도 부하 밀도는 ASHRAE Standard 90.1 (ASHRAE, 2019)의 기준에 따라 6.7 W/m²로 설정하였다.
부하측 시스템은 지상층에 Variable Air Volume (VAV) with reheat 방식을, 지하층에 Constant Air Volume (CAV) 방식을 적용하였다. 열원측 시스템은 공냉식 모듈형 냉동기(정격 용량 65 kW) 15대로 구성된 시스템과 공냉식 대형 냉동기(정격 용량 993.8 kW) 1대로 구성된 시스템을 각각 구축하였다. 냉동기의 냉수 출구온도 7℃ 및 냉수 입·출구 온도차 5℃로 동일하게 적용하였으며, 냉수 순환 펌프는 가변속 펌프로 두 시스템 모두 동일하게 적용하였다.
냉동기 모델 개발
본 연구에서 사용한 냉동기 사양을 Table 2에 정리하였다. 모듈형 냉동기는 단일 용량 65 kW, 정격 COP (Coefficient of Performance) 2.5의 국내 S사 모델로, 동일 모델 15대를 병렬로 구성하여 총 정격 용량 975 kW를 구성하였다. 대형 냉동기는 EnergyPlus 기본 라이브러리에서 제공하는 A사 냉동기를 사용하였으며, 정격 용량 993.8 kW, COP 2.8이다. 두 냉동기 모두 공냉식 응축 방식이다. 모듈형 냉동기는 상용 제품의 대부분이 인버터 기반으로 설계·운용되고 있으며, 대형 냉동기는 초기 비용 및 설치 조건 등을 고려할 때 실제 현장에서는 정속형이 주로 적용된다. 본 연구에서는 이러한 현장 적용 사례를 반영하여 모듈형은 인버터형, 대형은 정속형으로 설정하였으며, 이를 통해 실제 시스템 구성에서의 부분부하 대응 특성과 냉방 에너지 소비 차이를 분석하였다.
Table 2.
Rated specifications of the chillers
EnergyPlus 냉동기 모델은 정격 냉방 용량과 COP를 기준점으로 설정하고, 세 가지 성능곡선 CAPFT (Capacity modifier Function of Temperature), EIRFT (EIR modifier Function of Temperature), EIRFPLR (EIR modifier Function of PLR)을 이용하여 냉수 출구 온도, 응축 조건 및 부분부하율 변화에 따른 냉동기 성능을 모사한다. 각 성능곡선은 정규화를 통해 정격 조건에서 1.0을 갖도록 정의되며, 곡선에서 계산한 값을 정격 냉각 용량 또는 정격 EIR (Energy Input Ratio)에 곱하여 실제 조건에서의 가용 냉각 용량, 성능계수, 소비 전력을 산출한다. CAPFT와 EIRFT 곡선은 외기온도와 냉수 출구 온도를 독립변수로 가지며 곡선을 통해 온도 조건 변화에 따른 가용 냉각 능력과 에너지 입력비(EIR)의 변화를 모사한다. EIRFPLR 곡선은 냉동기의 부분부하율을 독립변수로 가지며, 부분부하율 변화에 따른 실제 소비 전력의 변동을 모사하기 위한 성능곡선이다. CAPFT, EIRFT 및 EIRFPLR 곡선은 다음과 같은 다항식 형태로 표현된다.
여기서 Tcw,l는 냉수 출구 온도[℃], Tcond,e는 외기온도[℃], PLR은 부분부하율[-], EIR은 에너지 입력비[-]이다.
Table 3에 대형 냉동기의 성능곡선 계수를 제시하였다. CAPFT 및 EIRFT 계수는 EnergyPlus 기본 라이브러리에서 제공되는 값을 사용하였으며, EIRFPLR 계수는 일반적인 정속형 냉동기의 특성을 반영한 값을 적용하였다.
Table 3.
Performance curve coefficient of large chiller
| Coefficients | ||||||
| a | b | c | d | e | f | |
| CAPFT | 0.906055 | 0.059279 | -0.00043 | -0.000873 | -0.000105 | -0.000504 |
| EIRFT | 0.946263 | -0.01619 | 0.00108 | -0.016971 | 0.000713 | -0.000730 |
| EIRFPLR | 0.3319 | 0.0196 | 0.6415 | |||
Table 4에 모듈형 냉동기의 성능곡선 계수를 제시하였다. CAPFT 및 EIRFT 계수는 제조사 카탈로그에서 제공되는 성능 데이터를 기반으로 최소자승법을 통해 산출하였다. 반면, EIRFPLR 계수는 제조사 카탈로그에 부분부하 조건에 대한 데이터가 제공되지 않아, 경상남도 창원 지역에 설치된 모듈형 냉동기의 5월부터 9월까지 실제 운전 데이터를 활용하여 도출하였다.
동일한 실측 데이터를 사용하여 모듈형 냉동기 모델의 정확도를 검증하였다. 외기온도, 냉수 출구 온도 및 처리열량 조건에 따른 전력 소비량의 실측값과 계산값을 비교함으로써 모델의 재현성을 확인하였다. 전력 소비량 계산에는 식 (4)을 사용하였으며, 이 식은 정격 냉방 능력(Qref)에 CAPFT를 곱해 냉수 및 외기온도 조건에 따른 냉방 능력을 반영하고, 정격 COP의 역수에 EIRFT를 곱하여 냉수 및 외기온도 조건에 따른 에너지 입력비(EIR)를 산정한다. 마지막으로 EIRFPLR을 적용하여 부분부하율(PLR)에 따른 전력 소비량 변동을 모사한다. 검증 결과는 Figure 1에 제시하였으며, 모델의 CV(RMSE)는 6.5%로 나타났다. 이는 ASHRAE Guideline 14에서 제시하는 단기(short-term) 모델의 허용 기준인 CV(RMSE) ≤ 30%을 만족하는 수준으로, 본 연구에서 개발한 모듈형 냉동기 모델의 예측 정확도가 확보되었음을 의미한다(ASHRAE Guideline 14-2014 (ASHRAE, 2014)).
부분부하 특성 비교
두 냉동기의 부분부하율에 따른 성능계수 변화를 외기온도 20℃, 25℃, 30℃, 35℃ 조건에서 비교하여 Figure 2와 Figure 3에 나타내었다. 두 냉동기 모두 부분부하율 증가에 따라 COP가 상승한 뒤 일정 부하 이상에서 다시 감소하는 전형적인 냉동기의 부분부하 특성을 보였으나, 동일 부하 조건에서 COP의 절대 수준과 최대 COP가 발생하는 부분부하율에서 차이가 확인되었다. 대형 냉동기의 경우, 모든 외기온도 조건에서 부분부하율 약 0.7 부근에서 최대 COP 3.9~4.1을 보였으며, 이후 부하 증가에 따라 COP가 점진적으로 감소하였다. 반면, 모듈형 냉동기는 부분부하율 약 0.6에서 최대 COP 4.2~4.5를 나타냈다. 부분부하 특성을 비교하면, 중·저부하 영역에서는 모듈형 냉동기의 COP가 대형 냉동기 대비 전반적으로 높아 부분부하 효율이 우수한 반면, 정격 부하에서는 대형 냉동기의 COP가 상대적으로 높아 정격 조건에서의 성능이 우수한 것으로 나타났다. 외기온도에 따른 성능 변화를 비교한 결과, 저온 조건(20℃, 25℃)에서는 모듈형 냉동기의 COP 향상이 대형 냉동기 대비 더욱 두드러져, 외기온도 변화에 따른 효율 향상이 상대적으로 우수한 것으로 나타났다. 모듈형 냉동기의 이러한 효율 특성은 저부하 및 중간부하 운전이 빈번한 실제 건물 운영 환경에서 에너지 소비 및 운전 비용 측면에서 유리한 성능을 제공할 수 있을 것으로 보인다.
시뮬레이션 결과
본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 모듈형 냉동기와 대형 냉동기의 부분부하 조건 및 외기 조건 변화에 따른 에너지 효율을 정량적으로 평가하였다. 시뮬레이션은 5월부터 9월까지 실행하였으며, 공조 시스템의 가동 기간은 7:00~18:00이다. 모듈형 냉동기의 운전 대수 제어는 EnergyPlus에서 제공하는 방식 중 SequentialLoad 방식을 적용하여 냉동기가 순차적으로 가동되도록 설정하였다. 반면, 대형 냉동기는 단일 장비로 구성되어 1대가 전체 부하를 처리하도록 하였다.
냉동기의 전력 소비량 비교에 앞서, 동일한 냉방 부하를 처리하고 있는지 여부를 우선적으로 확인하였다. 이는 냉동기의 처리열량 불일치로 인해 결과가 왜곡되는 것을 방지하기 위한 필수 절차이다. Figure 4에 제시된 바와 같이, 모듈형 냉동기와 대형 냉동기의 처리열량이 동일함을 확인하였다. 이와 같은 사전 검증을 통해 본 연구의 비교 결과가 동일한 경계 조건에서 수행되었음을 확실히 하였으며, 이후 제시되는 전력 소비량 및 COP 분석 결과의 신뢰성을 확보하였다.
모듈형 냉동기와 대형 냉동기의 5월부터 9월까지 시뮬레이션 결과를 Figure 5와 Figure 6에 나타내었다.
Figure 5는 월별 부분부하율 분포와 평균 성능계수를 나타낸다. 부분부하율 분포를 살펴보면, 모듈형 냉동기는 모든 월에서 부분부하율 중앙값이 약 0.7~0.8 범위에 운전되어 일관적으로 고부하 영역에서 운전되는 것으로 나타났다. 반면 대형 냉동기는 전 기간 동안 부분부하율 중앙값이 0.25~0.45 범위에 분포하며, 모듈형 냉동기에 비해 상대적으로 낮은 부하 영역에서 운전되는 경향을 보였다. 모듈형 냉동기는 부하 변동에 따라 가동 대수를 조절하여 항상 상대적으로 높은 부분부하율을 유지하는 반면, 대형 냉동기는 단일 장비로 전 부하를 처리해야 하므로 낮은 부분부하율에서 운전될 수밖에 없음을 보여준다. 이러한 운전 부하율의 차이는 COP에 뚜렷하게 반영된다. 모듈형 냉동기의 월평균 COP는 3.6~3.9 수준으로 상대적으로 안정적이며 높은 효율을 유지한다. 반면 대형 냉동기의 COP는 5월에 약 2.4, 6월과 7월에 약 2.7~3.0, 9월에도 2.5 내외로, 모듈형 냉동기에 비해 모든 월에서 낮은 COP를 나타내며, 특히 부하가 적은 5월과 9월에 저부하 운전으로 인한 효율 저하가 뚜렷하게 나타났다.
Figure 6은 모듈형 냉동기와 대형 냉동기의 월별 전력 소비량을 나타내며, 앞서 확인한 부분부하율 및 COP 차이가 전력 소비량으로 어떻게 이어지는지를 보여준다. 냉방 부하가 높은 7월과 8월에는 모듈형 냉동기의 전력 소비량은 각각 24.2 MWh, 32.5 MWh로, 대형 냉동기 29.2 MWh과 36.1 MWh 대비 각각 17.1%와 9.9% 감소하였다. 냉방 부하가 상대적으로 낮은 5월에는 모듈형 냉동기의 전력 소비량은 9.5 MWh로, 대형 냉동기 18.0 MWh 대비 47.1% 크게 감소하였다. 6월과 9월에서도 각각 31.1%, 30.5% 감소하며, 운전 부하율이 낮은 기간일수록 모듈형 냉동기 적용에 따른 전력 소비량 감소가 크게 나타났다. 전체 냉방 기간(5월~9월) 동안의 총 전력 소비량은 모듈형 냉동기와 대형 냉동기가 각각 104.4 MWh, 138.7 MWh로 산출되었으며, 이는 총 24.7%의 전력 소비량 절감 효과에 해당한다.
결 론
본 연구에서는 DOE 대형 사무용 건물 참조 모델을 기반으로 단일 대형 냉동기와 모듈형 냉동기의 냉방 에너지 소비량을 정량적으로 비교하였다. 모듈형 냉동기는 제조사 카탈로그와 실운전 데이터를 활용하여 성능곡선을 구축하였으며, 실측 전력 소비량과의 비교를 통해 CV(RMSE) 6.5% 수준의 모델 정확도를 확인하였다.
5월부터 9월까지 동일한 냉방 부하 조건에서 시뮬레이션을 수행한 결과, 모듈형 냉동기는 부하 변동에 따라 운전 대수가 조절되면서 월별 부분부하율 중앙값이 약 0.7~0.8 범위에 분포하였고, 월평균 COP는 3.6~3.9 수준을 유지하였다. 반면 대형 냉동기는 대부분 기간에서 부분부하율 중앙값이 0.25~0.45 범위에 머물렀으며, 월평균 COP는 2.4–3.0 범위로 나타났다. 전체 냉방 기간 동안 모듈형 냉동기의 총 전력 소비량은 104.4 MWh로, 대형 냉동기(138.7 MWh) 대비 24.7% 낮았다.
본 연구는 동일 외기 조건 및 냉방 부하 조건하에서 두 냉동기의 냉방 에너지 소비 특성을 정량적으로 비교함으로써, 건물 냉방 시스템 설계 및 열원 장비 선정 시 모듈형 냉동기 적용을 평가하기 위한 기초 자료를 제공한다. 다만 제어 전략을 하나의 방식(순차 기동 방식)에 한정하여 분석을 수행하였다는 한계가 있으며, 향후 다양한 제어 전략을 포함한 추가 연구가 필요하다.
