시중에 에어컨은 두 종류가 있다. 전기료 폭탄 위험이 있는 정속형 에어컨과 절약모드 탑재되어있는 인버터 에어컨이다. 작년 대비 1년동안 70% 이상 오른 전기료인데, 에어컨 종류 모르고 마음껏 틀다가는 난방비마냥 눈 뒤집힐 수도 있다.
목차
증거1 : 에너지효율 스티커로 구분하기
인버터 에어컨은 국내 기업의 경우 2011년 이후 도입한 에어컨으로 최근 6~7년 이내에 생산된 모델이면 전부 인버터 에어컨이라 생각해도 좋다. 2011년 이전 모델 중에도 당연히 인버터 에어컨 있을 수 있다. 다만 확실한 것은 최근 모델 중에 정속형이 거의 없다는 것이다. 아주 간단히 알아보는 법은 에너지효율 스티커를 보면 된다. 1~2등급 내외면 인버터 에어컨일 확률이 높다. 진짜 어떤 기업도 정속형 에어컨 생산을 거의 안 한다. 에너지 효율이 너무 안 좋다고 알려져서 사람들이 잘 찾지 않음…
증거2 : 정격능력으로 구분하기
인버터 에어컨을 구분하는 법으로 더 확실한 증거도 있다. 에어컨과 실외기 옆을 보면 무조건 전기생활용품안전법 및 한국산업표준에 의한 표시가 부착되어 있다. 냉방 능력쪽에 정격 능력/ 소비전력/ 운전전류가 나와있다. 이것이 정격/중간/최소 또는 정격/최소로 나뉘어져있을 경우 인버터 에어컨이다.
그렇다면 정격/중간/최소가 없을 경우 무조건 정속형일까? 그건 또 아니다. 인버터일 경우 정격/중간/최소가 대부분 나뉘어져 있지만, 실내기 말고 실외기에만 표기한 경우도 많다. 일단은 정격/중간/최소가 없다면 정속형이라고 의심을 해보자는 말임.
- 증거1 : 정속형을 보면 일단 에너지소비효율등급이 4,5등급 수준으로 매우 낮다.
- 증거2 : 위에 보면 인버터 에어컨과 다르게 정격/중간/최소가 없고 숫자 하나만 달랑 있다.
여기까지 고려했을 때 정격형일 확률이 90% 넘는다. 이제 마지막 증거 보는 법 알아보자.
증거3 : 모델명으로 구분하기
아주 확실한 증거까지 잡아보자. 모델명으로 구분하면 된다. 이건 100% 확실하다.
LG 제품일 경우 – 모델명 2,3번째 영어 W 혹은 Q인지 확인(FQ18VBKWA2)
삼성 제품일 경우 – 모델명 8번째 자리 7,8인지 확인(AF17T7974CSRS)
캐리어 제품일 경우 – 모델명이 C로 시작하는지 & 3,5번째 자리 V인지 확인(CPVM-A172SAGH)
위니아 제품일 경우 – 모델명 3번째 자리 V, W인지 확인(WPVW17DDEW)
모델명 보면 그냥 확실히 나오니, 위 구분법으로 정속형인지 인버터인지 확인하면 된다.
인버터 에어컨과 정속형 에어컨의 전기료 차이
2022년 대비 전기료가 70% 이상 오른 2023년이다. 과거에는 인버터 에어컨 사용시 하루 8시간 한달 사용 기준 56710원, 정속형 에어컨 사용시 133,740원이 나왔다. 지금은 거의 인버터 : 96400원/ 정속형 : 227,000원이 나오는 현실이다.
| 원룸 예시 | 12시간 내내 on | 2시간 간격으로 on/off |
| 7평형 정속형 | 234kWh(38,770원) | 117kWh(18,850원) |
| 7평형 인버터 | 111kWh(17,540원) | 153kWh(24,340원) |
인버터 에어컨은 희망 온도에 도달한 이후 실외기가 최소한으로 돌아가는 절전모드로 돌입되고, 정속형 에어컨은 희망온도에 도달해도 실외기가 계속 풀파워로 돌아가기 때문이다. 물론 원룸이라면 그 차이가 6000원 수준으로 크지 않다. 하지만 20~30평 가정집이라면 목표 온도 도달에 오랜 시간 걸리기 때문에 인버터와 정속형은 위 뉴스처럼 전기료 차이가 심하게 됨.
에어컨 전기료 아끼는 법
그러므로 오늘의 집 실험 데이터를 봤을 때 정속형은 2시간 간격으로 on 2시간, off 1시간 번갈아가며 껐다 키는 것이 덜 나온다. 물론 오늘의집에서 실험한 데이터도 1가지 기종으로 했기 때문에 예외는 있을 수 있음.
인버터 에어컨은 전기료를 아끼려면 계속 틀어두는 것이 좋다. 18년 실험 자료인데 새벽~오전 동안 인버터 에어컨 꺼두는 것(7.57kWh)이 24시간 연속 운전한 것(7.33kWh)보다 더 많은 전력을 소비했다. 이는 인버터 에어컨이 처음 켜졌을 때 소비전력 많이 먹는 특성 때문이다. 이 역시 하나의 에어컨을 가지고 실험한 데이터이기 때문에 일반화하기에는 부족한 자료인 점 고려해야한다.
