1. 서론: 에너지 사용, 눈에 보이지 않지만 수치로는 말해준다
“우리가 쓴 에너지는 얼마나 될까요?”
이 질문에 명확하게 답하는 것은 단순하지 않습니다. 왜냐하면 대부분의 에너지 소비는 직접적으로 보이지 않기 때문입니다.
기계를 돌릴 때, 건물을 냉난방할 때, 서버를 돌릴 때—전기 계량기나 연료 사용량만으로는 충분하지 않습니다.
바로 이때 필요한 개념이 **‘이론적 에너지 소비량’**입니다.
이론적 에너지 소비량이란, 실제 상황에서 측정된 사용량이 아니라 정해진 조건과 물리적 특성을 기반으로 계산된 예상 사용량을 의미합니다.
즉, 우리가 어떤 설비를 운영하고, 얼마만큼 가동하고, 어떤 에너지를 사용하면
**“원래는 이 정도 에너지가 들어가는 게 정상이다”**라는 기준치를 의미하죠.
✅ 이 개념이 중요한 이유
- 에너지 효율 분석: 실제 소비량이 이론치보다 높다면, 시스템이 낭비되고 있다는 의미입니다.
- 온실가스 감축 계획 수립: 기준 배출량을 산출할 때 이론적 에너지 사용량이 기반이 됩니다.
- 설계·운영 최적화: 신축 건물, 신규 설비 도입 시 성능 평가 지표로 활용됩니다.
🎯 요약하면, 이론적 소비량은 “이상적인 조건에서 얼마를 써야 정상인가”라는 기준선입니다.
이는 효율을 판단하고 절감을 설계하는 데 반드시 필요한 기준입니다.
2. 이론적 에너지 소비량이란 무엇인가?
이론적 에너지 소비량(Theoretical Energy Consumption)은 실제 계측된 값이 아니라, 물리적인 기준과 시뮬레이션을 기반으로 산출되는 예상 소비량입니다.
보통 다음과 같은 조건들을 기준으로 산출됩니다:
- 에너지 공급 장치의 정격 용량 및 효율
- 가동 시간 및 사용률
- 부하계수 또는 운전패턴
- 외기 조건(온도, 습도 등)
- 사용 대상의 물리적 특성(면적, 체적, 설비 수 등)
✅ 실제 소비량 vs 이론적 소비량
| 항목 | 이론적 에너지 소비량 | 실제 에너지 소비량 |
|---|---|---|
| 정의 | 이상적인 조건에서 예측한 소비 | 계량기로 측정된 실제 사용량 |
| 활용 | 설계 기준, 정책 수립, 개선 비교 | 운영 데이터, 청구요금 기준 |
| 특징 | 조건변수가 다양, 시뮬레이션 기반 | 운영환경 반영, 외부 요인 영향 많음 |
📌 이론값은 설비나 시스템의 ‘최적상태’ 기준이므로,
실제값과 비교했을 때 오차가 발생한다면 그 차이가 바로 비효율 또는 이상 징후일 수 있습니다.
✅ 예시로 쉽게 이해하기
- 예를 들어, 전력 정격 1,000kW인 냉동기가 하루 10시간 작동하고 효율이 85%라고 가정하면,
이론적 소비전력은 약 11,765kWh/day (1000 ÷ 0.85 × 10)로 계산됩니다.
이 수치는 ‘이 정도는 써야 정상’이라는 기준점이 되고,
실제로 하루 13,000kWh가 소비된다면 무언가 과도하게 에너지를 잡아먹고 있는 구조라는 뜻입니다.
✅ 이론값이 반드시 필요한 이유
- 산업계: 생산량 대비 에너지 투입량 분석 (에너지 원단위)
- 건축물: 연면적 기준 냉난방 부하 예측 (kWh/m²)
- 교통수단: 연료효율, 통행량 대비 연료 소모 예측
- ESG 보고서: GHG 산출을 위한 에너지 기준치 필요
🎯 이론적 소비량은 단순히 계산의 편의를 위한 수치가 아닙니다.
기업과 공공기관, 환경평가, 인증제도에서 표준화된 에너지 기준선으로 사용됩니다.
3. 분야별 이론적 에너지 소비량 산출 접근법
이론적 에너지 소비량은 적용되는 산업군이나 시스템의 특성에 따라 산정 방식이 조금씩 달라집니다.
아래는 대표적인 5개 분야의 접근 방식입니다.
✅ 1) 산업공정 및 제조설비
- 기계 설비별 정격전력 × 가동시간 × 부하율 / 효율
- LMDI 분석법 활용:
- 생산 증가, 공정 구조, 효율 변화 요인을 분해해 각각 에너지 기여도 분석
- 공장 전체 단위의 경우, **생산 단위당 소비량(TJ/톤 등)**으로 산출
✅ 2) 건축 분야(주거/상업용 건물)
- 건물 연면적당 표준 부하 계산
- 냉난방/급탕/조명/기계 환기 항목별 분리
- 1차 에너지 환산계수 적용 → 전기 사용량 × 2.75 등
- PHPP, EnergyPlus 등 시뮬레이션 툴 기반 모델링 활용
✅ 3) 물류·창고 부문
- 냉동기 부하, 보관온도 유지에 필요한 열량 기준
- 외벽면적과 단열 성능, 외기온도 차이 반영
- 기계설비 가동 시간 및 수요패턴 포함
- 항온·항습 시설의 경우 습기 부하(Water Load)까지 고려
✅ 4) 교통 및 모빌리티 시스템
- 차량 1대당 연료 소모량(L/100km) × 운행거리 × 통행량
- 유류별 환산계수(휘발유, 경유, CNG 등) 적용
- 정차시간, 신호패턴, 혼잡도 반영한 동적 모델도 사용됨
✅ 5) 데이터센터 및 ICT 시설
- IT장비 부하(kW) × 시간
- PUE(Power Usage Effectiveness) 값 적용:
- PUE = 총 소비전력 ÷ IT부하전력
- 예: PUE 1.6, IT부하 100kW → 총 이론 소비전력 = 160kW
🎯 분야가 다르더라도 기본 원리는 같습니다:
“설비의 용량, 가동률, 효율, 시간”을 기준으로 계산된 이상적 에너지 투입량
4. 대표 공식과 산출식 설명
이론적 에너지 소비량을 정량적으로 계산하기 위해서는
설비 특성, 시간, 부하계수, 효율, 환산계수 등을 고려한 수식 모델링이 필요합니다.
✅ 기본 산출 공식 ①: 설비 정격 기반 소비량 계산
공식:
이론 에너지 소비량 (kWh) = 설비 용량 (kW) × 가동 시간 (h) × 부하율 ÷ 효율
- 설비 용량: 전기모터나 냉방기기의 정격값
- 부하율: 실제 사용 비율(예: 평균 75% 사용 시 → 0.75)
- 효율: 기계 효율. 예: 90%라면 0.9
📌 이 계산은 한 대의 기계 단위, 또는 유사 설비 다수의 총합으로 적용 가능
✅ 공식 ②: 1차 에너지 환산계수 적용
- 전기 → 1차 에너지 변환 시 환산계수 곱하기
- 전기: 2.75
- 지역난방열: 1.3
- 도시가스: 1.1 등
공식:
최종 사용 에너지 × 환산계수 = 1차 에너지 소비량 (TOE 또는 GJ)
✅ 공식 ③: LMDI 요인분해 분석 (산업용)
- 에너지 소비 변화 =
- 활동 효과(Activity) +
- 구조 효과(Structure) +
- 효율 효과(Intensity)
예시:
ΔE = ΔEₐ + ΔEₛ + ΔEᵢ
→ 총 사용량 변화는 생산량, 업종 구조, 에너지 효율에 의해 나뉘어 설명됨
✅ 공식 ④: 온실가스 배출량 연계
공식:
에너지 소비량 (GJ) × CO₂ 배출계수 (kg/GJ) = 예상 탄소배출량 (kgCO₂eq)
→ ESG·RE100 기업, 공공기관 탄소중립 보고서에서 자주 사용
5. 분야별 산출 예시: 실무 적용 중심
실제 현장에서 이론적 에너지 소비량이 어떻게 활용되는지,
분야별 사례를 통해 간단한 계산과 함께 보여드리겠습니다.
🏭 사례 ① 공장 기계 설비의 연간 전력 산출
조건:
- 기계 정격 100kW, 하루 10시간 가동, 연 300일
- 평균 부하율 0.8, 효율 90%
계산:
100 × 10 × 300 × 0.8 ÷ 0.9 = 266,667 kWh/year
📌 이 수치는 계획된 사용량이므로, 실측값과 비교 시 에너지 손실율 분석이 가능
🧊 사례 ② 물류창고 냉동기 에너지 요구량
조건:
- 외벽면적 1,200m², 열관류율 0.45W/m²·K
- 외기온도 평균 32℃, 목표 실내온도 -2℃
- 운영시간 12시간/일, 365일
공식 적용:
Q = A × U × ΔT × 시간
= 1,200 × 0.45 × 34 × 12 = 220,320 Wh/day
→ 연간 = 220.3 × 365 = 80,419 kWh/year
🚛 사례 ③ 교통수단 통행량 기반 연료 소비 추정
조건:
- 차량 10,000대 × 20km 주행
- 연비 8km/L → 총 연료 사용 25만 리터
- 경유 1리터당 9,800 kcal (≈ 41MJ)
계산:
250,000L × 41MJ = 10,250,000MJ ≈ 10,250 GJ
→ 약 245 TOE (1TOE = 42 GJ 기준)
🖥 사례 ④ 데이터센터의 PUE 기반 소비전력 분석
조건:
- IT부하 400kW, PUE = 1.6
- 연간 운영시간: 24×365 = 8,760h
계산:
총전력 = 400 × 1.6 × 8,760 = 5,606,400 kWh/year
→ 이는 이론적인 연간 소비량 기준이며, UPS·냉방·전원 손실 포함
6. 이론값과 실제값의 오차 발생 요인
실제 사용량과 이론 소비량 사이에 편차가 발생하는 것은 매우 흔한 현상입니다.
이 오차를 파악해야만, 진짜 문제의 원인을 찾고 효율 개선을 할 수 있습니다.
✅ 원인 1: 설비 노후화로 인한 효율 저하
- 모터, 냉동기, 보일러 등은 시간이 지남에 따라 효율이 5~20%까지 감소
- 정격 기준과 실효율의 괴리가 커짐
- 이론값보다 실제 소비량이 과대하게 나오는 대표 요인
✅ 원인 2: 비정상 가동 조건
- 공정 지연, 잦은 온오프, 대기시간 증가
→ 일정하지 않은 가동률로 인해 이론 가동시간보다 사용량 증가 - 특히 HVAC, 공조 시스템은 부분부하 운전 시 손실 큼
✅ 원인 3: 외부환경 변수 미반영
- 건축 분야: 계절, 일사량, 외기온도, 일조시간
- 물류센터: 개방 빈도, 문 열림 시간
- 교통: 정차·가속 반복, 혼잡도로 인한 연비 저하
✅ 원인 4: 시스템 복잡도 누락
- 설비 간 상호작용, 간접부하, 제어장치 등은
단순 공식에 반영되지 않는 ‘현장 변수’로 에너지 손실 유발 - 이를 보완하기 위해 시뮬레이션 소프트웨어 사용이 필요
✅ 원인 5: 환산계수/기준 데이터 오류
- 전력 사용량은 정확하지만 1차 에너지 환산계수를 잘못 적용한 사례 다수
- 해외 기준값(예: EU vs 국내)은 다를 수 있으므로 지역별 기준 확인 필수
🎯 요약:
이론값은 ‘기준’일 뿐, 현실에서의 효율 관리는 편차를 인식하고 그 원인을 추적하는 과정이 핵심입니다.
7. 한국에서 사용하는 에너지 환산계수 정리
에너지는 다양한 형태로 사용되며, 이를 공통 단위로 통합하고 비교하기 위해서는
‘에너지 환산계수’를 적용해야 합니다.
우리나라에서는 한국에너지공단(KEMCO), 한국에너지경제연구원(KEEI), PHIKO(건축물에너지효율센터) 등에서 제공하는 계수를 기준으로 사용합니다.
✅ 단위별 환산 기본 단위
| 에너지 단위 | 설명 |
|---|---|
| kWh | 전력(킬로와트시) – 전기 사용량 기준 단위 |
| GJ | 기가줄(Gigajoule) – 열·연료 중심 에너지 단위 |
| TOE | 석유환산톤(Tonne of Oil Equivalent) – 국제 표준 단위 |
| TJ | 테라줄 – GJ × 1,000 |
✅ 한국 표준 환산계수 (1차 에너지 기준)
| 에너지원 | 1차 에너지 환산계수 (TOE 단위) |
|---|---|
| 전기 | 0.278 TOE/MWh 또는 2.75(1차 환산 배수) |
| 도시가스 | 0.1076 TOE/㎥ |
| 지역난방(열) | 0.1538 TOE/Gcal |
| 석유(등유) | 0.0298 TOE/L |
| 석탄(무연탄) | 0.670 TOE/ton |
📌 에너지 성능 평가, BEMS 시스템, 제로에너지건축 평가 시 이 값이 기준
📌 전기 사용량이 많을수록 1차 환산계수에 따라 에너지 절감 효과가 배 이상으로 확대됨
✅ 건물 인증 및 제도 연계
- 건축물 에너지효율등급 인증제
- 제로에너지건축 의무화
- 에너지절약계획서(ESCO) 평가 기준
📌 모두 환산된 ‘1차 에너지 기준’이 핵심 지표로 활용됩니다.
8. 최신 트렌드: AI 기반 에너지 소비 예측과 시뮬레이션 기술
이제는 엑셀 계산만으로는 한계가 있습니다.
복잡한 설비, 시간별 부하, 날씨 변화, 사용자 행태까지 반영해야 하기에
최근에는 AI(인공지능) 기반 예측 기술과 디지털 트윈 시뮬레이션이 핵심 기술로 부상하고 있습니다.
✅ AI+머신러닝 기반 예측 시스템
- 과거 설비 데이터 + 실시간 센서 데이터를 학습하여
→ 미래 에너지 소비량 예측 + 이상 징후 자동 탐지
활용 사례:
| 적용 분야 | AI 적용 기능 |
|---|---|
| 제조 공정 | 온도/압력 기반 전력 수요 자동 예측 |
| 스마트빌딩 | 조도, 인원, 기상정보 연동 자동 HVAC 제어 |
| 데이터센터 | 실시간 IT 부하 분석 → PUE 자동 최적화 |
✅ 디지털 트윈 기반 에너지 시뮬레이션
- 물리적 공간(건물, 공장)을 가상공간에 동일하게 구현한 디지털 복제 모델
- 설계단계부터 에너지 흐름, 열역학적 반응, 기기 간 상호작용까지 모두 반영 가능
- 설비 변경 전 미리 시뮬레이션 → 투자 효율성 사전 예측 가능
📌 대표 플랫폼: EnergyPlus, OpenStudio, TRNSYS, IES VE, Autodesk Insight 등
✅ AI+에너지플래너 툴의 통합화
- 기존: 설비설계툴 + 엑셀 수동 계산
- 최신: BIM 설계 도면 + AI 예측모델 + 클라우드 분석 + 탄소배출 시뮬레이터 통합
🎯 결과적으로, 에너지 예측 정확도가 기존 대비 20~40% 향상,
이상징후 조기 탐지 및 유지보수 비용 절감 효과도 기대됩니다.
9. 탄소배출량 연계: 에너지 산출값을 통한 온실가스 추적
이론적 에너지 소비량은 단순한 절감 평가 수단이 아닙니다.
탄소배출량 산정의 가장 중요한 입력값이기도 합니다.
✅ Scope 1·2·3 탄소범위와의 연결
| Scope | 정의 | 에너지 연계 항목 |
|---|---|---|
| Scope 1 | 직접 배출 | 자체 연소, 연료 사용량 |
| Scope 2 | 간접 배출 | 전기, 열 에너지 소비량 |
| Scope 3 | 기타 배출 | 공급망, 출퇴근, 출장, 폐기물 등 |
📌 대부분의 기업에서 Scope 2 전기 사용량 산출을 이론값 기반으로 도출
✅ 탄소배출량 계산 공식
탄소배출량 (kgCO₂eq) = 에너지 소비량 (kWh 또는 GJ) × 배출계수 (kgCO₂eq/kWh)
- 국내 표준 배출계수:
- 전기: 약 0.466 kgCO₂eq/kWh (2024년 기준)
- 도시가스: 약 2.16 kgCO₂eq/㎥
- 경유: 약 2.6 kgCO₂eq/L
✅ ESG 보고서와 에너지 산출의 역할
- K-ESG 가이드라인 / GRI 보고서 등에서는
에너지 사용량을 기초자료로 한 탄소배출 Scope 산정 필수 - 투자사 및 글로벌 고객 대상 보고 시,
이론적 에너지 기준치 제공이 신뢰도·투명성 확보의 핵심 지표
🎯 결론적으로, 이론적 에너지 소비량은 탄소중립 경영의 출발점이며,
데이터를 바탕으로 절감-투자-보고까지 전 과정의 기준선이 됩니다.
10. 관련 툴 및 자동계산 프로그램 소개
이론적 에너지 소비량을 산출하는 데 있어 수작업으로는 한계가 많습니다.
다양한 변수, 기후 데이터, 장비 특성, 스케줄, 공간 구조를 모두 반영하기 위해서는 전문 시뮬레이션 툴 또는 자동화된 계산기의 도움을 받는 것이 필수입니다.
✅ 대표적인 에너지 시뮬레이션 툴 목록
| 툴명 | 주요 기능 | 사용 분야 |
|---|---|---|
| EnergyPlus | 정밀한 열역학 모델, 건물 내부 부하, HVAC 시뮬레이션 | 건축 설계, ZEB |
| RETScreen | 에너지 절감 가능성, 온실가스 저감, 투자 분석 | 신재생, ESCO |
| HOMER | 마이크로그리드 및 신재생 혼합 시스템 최적화 | 전력설계, 수요모델링 |
| DesignBuilder | GUI 기반의 EnergyPlus, 일사, 냉난방 해석 용이 | 건축, 교육 |
| OpenStudio + SketchUp | 3D 시각화 + EnergyPlus 시뮬레이션 인터페이스 | 에너지 분석 |
| PHPP | 패시브하우스용 정밀 에너지 수지 계산기 | 고성능 주거건물 |
| IES VE | 고급 AI 연동 시뮬레이션, 조도/음향/CO₂ 포함 가능 | 스마트빌딩 설계 |
✅ 국내 건물에너지 자동 계산기 (예시)
- 제로에너지건축 의무화 계산기: 국토부 인증기반
- 에너지절약계획서 작성 툴 (건축물 인허가 제출용)
- PHIKO 에너지예측기: 창호/단열/기계 설정 자동 분석
- KEPCO 전기부하계산기: 설비용량별 수요전력 산정
🎯 툴을 잘 선택하면 작업 시간은 줄고 정확도는 높아지며, 보고서 품질도 개선됩니다.
대부분은 무료/공개 API 버전도 있어, 중소규모 프로젝트나 학습 목적에도 활용 가능합니다.
11. 에너지 소비량 산출을 위한 실무 프로세스 가이드
이론적 에너지 소비량을 제대로 산출하려면 단순한 계산이 아니라,
목적에 맞는 단계별 프로세스를 정확히 밟아야 합니다.
✅ Step 1: 시스템 범위 정의
- 무엇을 대상으로 할 것인가?
- 단일 설비(예: 냉동기)
- 전체 건물/공장
- 복합시스템 (예: BEMS, 스마트시티)
✅ Step 2: 에너지 항목 정리
- 어떤 에너지원이 사용되는가?
- 전기, 도시가스, 지역난방, 연료 등
- 사용량 단위 통일 필요 (kWh, GJ, TOE 등)
✅ Step 3: 설비 용량 및 효율 데이터 수집
- 제조사 명세서, 시공 도면, 운전 매뉴얼 활용
- 정격 용량 × 운전시간 × 평균부하율
✅ Step 4: 가동 조건 반영
- 계절별 운영 스케줄, 피크타임, 사용 패턴
- 시간대별 변동성 포함 시 신뢰도 상승
✅ Step 5: 표준 환산계수 및 탄소배출 계수 적용
- KEMCO, PHIKO 기준 활용
- 1차 에너지 기준 또는 GHG 프로토콜 기준 선택
✅ Step 6: 시뮬레이션 또는 자동화 도구 병행
- EnergyPlus 등 모델링 기반 도구 사용
- BIM 연계 시 공간데이터와 자동 연동 가능
✅ Step 7: 결과 검토 및 현실 보정
- 실측값과의 비교 → 편차 확인
- 연간 가동률/효율 반영하여 보정계수 조정
- 적정 수준 내 편차(±10~15%) 유지가 이상적
🎯 이 과정을 통해 작성된 보고서는 ESG 대응, 정부 제출 문서, 에너지 진단에 그대로 활용 가능하며,
추후 모니터링 기준선으로도 활용됩니다.
12. 결론: 이론적 산출 없이 절감 전략은 없다
에너지는 보이지 않습니다.
그러나, 보이지 않는 만큼 더 정확하게 예측하고 설계해야 하는 자산입니다.
✅ “얼마나 쓰는지”보다, “얼마를 써야 정상인지”를 아는 게 먼저입니다
- 실제 사용량만을 분석하면 ‘왜 많이 쓰였는지’를 놓칠 수 있습니다.
- 이론적 소비량은 절감 전략의 기준점이자, 시스템 진단의 출발점입니다.
✅ 기업/기관에서 반드시 필요한 이유
| 대상 | 활용 목적 |
|---|---|
| 제조업체 | 에너지 원단위, 생산 효율 개선 |
| 건설사/건축사 | BEMS 설계, 건물인증 대응 |
| 공공기관 | 에너지사용계획서, 탄소배출보고 |
| 스타트업 | 전력요금 최적화, 그리드부하 분석 |
| ESG 대응기업 | GHG Scope 2 산정, RE100 중간보고 |
✅ 정리하자면:
- 이론적 소비량은 정책·투자·운영 전 과정의 판단 기준이다.
- 오차와 비효율을 발견하기 위한 **‘기준 모델’**로 필수적이다.
- 정확한 산출은 결국 비용 절감 + 운영 최적화 + 탄소 감축의 핵심이 된다.
📌 지금 시작하세요
- 본문 중 소개한 툴과 계산기를 직접 활용해보세요
- 당신의 설비, 건물, 시스템이 ‘원래대로’ 잘 돌아가고 있는지부터 점검해보세요
- 그리고 그 데이터를 통해 진짜 절감 전략을 세워보세요
이론적 에너지 소비량, 그것은 숫자이기 전에
미래를 절감하고 설계를 바꾸는 가장 현실적인 시작입니다.
FAQ
Q1. 에너지 소비량 산출은 어느 정도 정확도가 보장되나요?
A. 이론값은 입력 조건의 정밀도에 따라 ±10~20% 오차가 발생할 수 있습니다.
현실에서는 계절, 사용자 습관, 기계의 노후 정도까지 영향을 미치므로,
신뢰 구간은 보통 ±15% 이내면 안정적인 모델로 평가합니다.
Q2. 전기만 사용하는 설비인데도 굳이 1차 에너지 환산이 필요한가요?
A. 네. 특히 건축물 에너지효율등급 인증, ZEB 등급 평가, 탄소배출 산정 시에는
전기도 1차 에너지로 환산해 보고해야 하며, 이를 통해 다양한 에너지원과 형평성 있게 비교할 수 있습니다.
Q3. EnergyPlus나 RETScreen 같은 툴 없이도 산출이 가능한가요?
A. 가능합니다.
단순 설비 단위(예: 팬코일 유닛, 조명 등)는 정격 소비량 × 시간 × 부하율 ÷ 효율만으로도 산출이 되며,
공식만 정확히 이해하고 있으면 엑셀 기반 계산도 충분히 활용 가능합니다.
다만 시스템이 복잡하거나 공간적 연동이 필요하면 시뮬레이션이 더 유리합니다.
Q4. 에너지 절감 목표를 설정할 때 이론값은 어떻게 쓰이나요?
A. 이론값은 ‘정상적인 사용 기준’이기 때문에, 절감 목표를 설정할 때
실제 사용량에서 이론값을 빼고 초과분을 절감 잠재량으로 판단합니다.
예:
- 이론값 1,000kWh
- 실제 사용량 1,400kWh
→ 절감 목표는 400kWh 또는 그 이상
Q5. 연간 에너지 사용량이 없어도 이론적 소비량 산정이 가능한가요?
A. 네. 가동시간, 설비 정격, 효율 수치만 있으면 충분히 추정 가능합니다.
예를 들어 신축 건물이나 신규 시스템은 실제 데이터가 없기 때문에,
**‘이론적 모델 기반 시뮬레이션’**이 기준이 됩니다.
Q6. 데이터센터 외에도 PUE 같은 효율 지표를 일반 건물에 적용할 수 있나요?
A. 간접적으로 가능합니다.
예를 들어, 병원, 관공서, 호텔 등 비IT 부하 대비 총 사용량 비율을 분석해 유사한 개념의 KPI를 도출할 수 있습니다.
이는 BEMS(건물 에너지 관리시스템) 성능 분석 시 활용됩니다.
Q7. 이론적 소비량과 온실가스 인벤토리는 어떤 관계가 있나요?
A. 매우 밀접합니다.
GHG 인벤토리는 기본적으로 Scope 1, 2에 해당하는 연료·전기 사용량을 기반으로 합니다.
이때 실제 데이터가 없거나 추정이 필요한 경우 이론값이 기본 산정 기준이 됩니다.
예: 해외 공장의 Scope 2 추정 → 설비 운영시간 × 표준 PUE × 환산계수 활용