데이터센터 폐열은 온도가 낮아서, 특히 공기로 식히는 데이터센터의 열은 다시 쓰기 어렵다고 앞에서 살펴보았습니다. 그렇다면 데이터센터 폐열로 정말 집을 데울 수 있을까요?
덴마크 오덴세에서는 이미 그렇게 하고 있습니다. 메타 데이터센터에서 나오는 미지근한 열을 히트펌프로 끌어올려, 약 1만 1천 가구를 데우고 있습니다. 이 글에서는 오덴세가 데이터센터 폐열을 지역난방에 쓰는 방법과 지금까지의 과정을 정리합니다.
오덴세 데이터센터 폐열 프로젝트
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 데이터센터 | 메타 오덴세 데이터센터 (덴마크) |
| 열을 받는 곳 | 오덴세 지역난방 (퓐 지역난방, Fjernvarme Fyn) |
| 열 공급 시작 | 2020년 |
| 히트펌프 열 생산 | 약 45MW |
| 지역난방 공급 온도 | 70~75°C |
| 데우는 집 | 약 1만 1천 가구 (2025년 1월 기준) |
공랭 데이터센터에서 열을 모으는 방법
오덴세의 메타 데이터센터는 바깥 공기로 서버를 식히는 공랭 데이터센터입니다. 공랭 데이터센터에서 나오는 공기는 미지근해서 그대로는 쓰기 어렵기 때문에, 오덴세는 이 열을 물로 옮겨 담은 뒤 히트펌프로 온도를 끌어올립니다.
※ 공랭: 차가운 공기를 불어 넣어 서버를 식히는 방법
※ 액체 냉각: 물 같은 액체로 서버를 식히는 방법
히트펌프 설비는 퓐 지역난방이 투자하고 운영하며, 히트펌프는 재생에너지 전기로 돌립니다.
처음 계획과 지금
메타는 2018년 이 계획을 발표하면서 해마다 10만MWh의 열을 회수해 6,900가구를 데울 수 있을 것으로 내다봤습니다. 2020년부터 열 공급이 시작되었고, 오덴세 지역난방 회사는 같은 해 설비를 넓히는 계획에 들어갔습니다.
2025년 1월 기준으로 메타 데이터센터의 폐열만으로 약 1만 1천 가구에 지역난방을 공급하고 있습니다. 처음 계획보다 크게 늘어난 규모입니다.
결론
오덴세는 공기로 식히는 데이터센터의 미지근한 열도 히트펌프로 끌어올리면 도시 난방에 쓸 수 있다는 것을 보여 줍니다. 처음 6,900가구로 계획한 열 공급은 지금 약 1만 1천 가구를 데우는 규모가 되었습니다.
버려지던 열도 쓰는 곳과 쓰는 방법을 맞추면 도시를 데우는 열이 됩니다. GIGAette의 IsoTES®는 폐열과 재생에너지 전기, 전력망 전기 가운데 맞는 열원으로 충전해, 담아 둔 열을 일정한 온도로 꺼내 쓰는 정온 열에너지 저장 시스템입니다.
우리 시설에서 나오는 열을 어디에 쓸 수 있을지 함께 짚어보고 싶으시다면 기술 미팅을 신청해 주세요.
출처
- Odense Data Center — Meta Engineering (2018-04-26) — 바깥 공기로 냉각, 서버에서 데워진 공기를 물 코일에 지나가게 해 열 회수, 재생에너지 전기로 돌리는 히트펌프로 온도를 더 올림, 연 10만MWh·6,900가구 계획, 풍력 전기
- Meta: surplus heat to district heating — 람볼(Ramboll) — 에너지센터 2019년 말 가동 준비, 열 생산 약 45MW, 전기 암모니아 히트펌프로 70~75°C, 2020년 퓐 지역난방이 확장 계획 착수, 메타 담당자 “서버 운영부터 열 공급까지 100% 풍력으로 운영”
- Waste heat from Odense data center to warm local community — 알파라발(Alfa Laval) (2026-01-08) — 바깥 공기로 냉각, 데워진 공기가 물 코일에서 물을 데움, 데이터센터와 히트펌프 설비 사이를 냉각수 배관이 순환, 퓐 지역난방이 히트펌프에 투자하고 운영, 암모니아 히트펌프
- Heat Reuse, Sustainable Data Centers Roadmap — Innovation for Cool Earth Forum(ICEF) (2025-10) — 2020년 메타가 오덴세 데이터센터의 열을 퓐 지역난방에 보내기 시작, 히트펌프로 온도를 올림
- Stor sejr for fjernvarmekunder — 퓐 지역난방(Fjernvarme Fyn) 보도자료 (2025-01-17) — 메타 데이터센터 폐열만으로 약 1만 1천 가구에 지역난방 공급
- 대표 이미지: AI 생성 (색 보정)
