KR102124190B1 - System for environment fact data collection using energy data analysis - Google Patents
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Abstract
본 발명의 실시 형태는 건물의 설비 시스템에서 제공되는 전력, 난방, 냉방을 포함한 에너지 데이터와, 환경과 관련된 환경 요인 데이터를 수집하여 출력하는 데이터 제공 네트워크; 노드별로 분산 저장되는 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버; 및 상기 데이터 제공 네트워크로부터 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 각각 수집하여, 개별적으로 수집되는 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 융합한 에너지 빅데이터를 상기 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버에 분산시켜 저장하는 에너지 빅데이터 수집/저장 서버;를 포함할 수 있다.An embodiment of the present invention provides a data providing network that collects and outputs energy data including power, heating, and cooling provided in a facility system of a building, and environmental factor data related to the environment; Energy big data database server distributedly stored for each node; And energy big data collection by collecting energy data and environmental factor data from the data providing network, and dispersing and storing energy big data obtained by fusing individually collected energy data and environmental factor data to the energy big data database server. Storage server; may include.
Description
본 발명은 환경 요인 데이터 수집 시스템으로서, 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템에 관한 것이다.The present invention is an environmental factor data collection system, and relates to an environmental factor data collection system for real-time energy data analysis.
최근 건물이나 빌딩에서의 에너지 관리가 매우 중요한 이슈로 부각되고 있으며, 에너지 소비를 줄일 수 있고 지능적인 에너지 관리를 위한 연구들이 많이 진행되고 있다.Recently, energy management in buildings or buildings has emerged as a very important issue, and energy consumption can be reduced and studies for intelligent energy management have been conducted.
빌딩에서의 에너지 관리를 실행하는 시스템을 빌딩 에너지 관리 시스템(BEMS: Building Energy Management System)이라고 하며, 이러한 시스템을 통해 냉난방 공조 설비, 조명 설비, 전력 설비 등을 효율적으로 제어하여, 불필요한 에너지 낭비를 줄이고 빌딩 자원을 효율적으로 운영하는 것에 대해서도 많이 연구되고 있다.A system that implements energy management in buildings is called a Building Energy Management System (BEMS), and these systems are used to efficiently control air conditioning and heating, lighting, and power facilities, reducing unnecessary energy waste. Much research has been conducted on the efficient operation of building resources.
빌딩 에너지 관리 시스템(BEMS)을 이용하여 에너지를 절감하는 시스템의 일례로서, 가상의 건물 시뮬레이션 모델에 기반하여 건물운영 의사결정에 가이드라인을 제시하는 시뮬레이션 모델(simulation-assisted model)을 개발하고, 실제 건물의 BEMS에 적용 가능한 최적의 제어 알고리즘을 개발하여, 에너지 수요관리 및 에너지 성능 최적화를 도모하는 시스템 및 방법에 대해 제안하고 있다.As an example of a system that saves energy using a building energy management system (BEMS), we develop a simulation-assisted model that provides guidelines for building operation decisions based on a virtual building simulation model. By developing the optimal control algorithm applicable to the BEMS of buildings, we propose a system and method to promote energy demand management and energy performance optimization.
또 다른 일례로서, BAS(Building Automation Systems)로부터 건물 내에 설치되는 복수의 설비 정보, 즉 설비의 가동상태, 계측, 적산 데이터 등을 수집 및 보존하고, 수집된 정보 등을 가공하여 관리자가 용이하게 파악할 수 있도록 하고 건물의 설비에 대하여 성능 평가 정보를 제공할 수 있도록 하는 에너지 절감을 위한 성능평가 구성 방법에 대해 제안하고 있다.As another example, a plurality of facility information installed in a building from BAS (Building Automation Systems), that is, the operation status, measurement, and accumulated data of the facility is collected and stored, and the collected information is processed and the manager can easily grasp it. It proposes a method for constructing a performance evaluation for energy saving, which enables the user to provide performance evaluation information for the facilities of the building.
그러나 상기한 기존의 에너지 사용량 분석 서비스 등은 BEMS (Building Energy Management System), BAS (Building Automation System) 등의 시스템에서 나오는 설비 운전 데이터만을 고려하여, 간단한 현황 정보 제공 또는 회귀분석 (Regression) 정도의 수준에 그치고 있다. 또한, 에너지 수요/공급 증감의 결과에만 집중하고 있어, 에너지 소비 환경에 대한 고려가 없으며, 기존의 통계적 데이터 분석 과정은 모델 적용 과정에서 일반화/추상화에 따른 오류를 늘 내포하고 있어, 분석 결과를 통한 세밀한 제어가 힘들었다.However, the above existing energy usage analysis service considers only facility operation data from systems such as BEMS (Building Energy Management System), BAS (Building Automation System), and provides simple status information or level of regression. It stops. In addition, since it focuses only on the result of the increase/decrease of energy demand/supply, there is no consideration of the energy consumption environment, and the existing statistical data analysis process always contains errors due to generalization/abstraction in the model application process, and through analysis results Fine control was difficult.
따라서 상황에 따라 적응적으로 에너지 관리를 실행하지 못하여, 에너지 낭비 요소가 발생했을 경우 이를 신속하게 분석하고 대처하는 데에는 많은 어려움이 있다.Therefore, it is difficult to adaptively manage energy depending on the situation, and there are many difficulties in quickly analyzing and coping with energy waste when it occurs.
이에, 건물의 에너지 낭비를 더욱 효과적으로 감소시킬 수 있도록, 에너지의 사용과 관련된 다양한 환경요인 변수를 도출하고, 이를 에너지 빅데이터 개념으로 정의하여 분석에 활용할 수 있도록 데이터를 수집/저장하는 새로운 시스템이 필요하다.Accordingly, a new system is needed to collect and store data so that various environmental factors related to energy use can be derived and defined as an energy big data concept to be used for analysis to reduce energy waste in buildings more effectively. Do.
본 발명의 기술적 과제는 에너지 빅데이터 개념으로 정의하여 분석에 활용할 수 있도록 데이터를 수집/저장하는 수단을 제공하는데 있다.The technical problem of the present invention is to provide a means of collecting/storing data so that it can be defined for energy big data and used for analysis.
본 발명의 실시 형태는 건물의 설비 시스템에서 제공되는 전력, 난방, 냉방을 포함한 에너지 데이터와, 환경과 관련된 환경 요인 데이터를 수집하여 출력하는 데이터 제공 네트워크; 노드별로 분산 저장되는 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버; 및 상기 데이터 제공 네트워크로부터 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 각각 수집하여, 개별적으로 수집되는 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 융합한 에너지 빅데이터를 상기 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버에 분산시켜 저장하는 에너지 빅데이터 수집/저장 서버;를 포함할 수 있다.An embodiment of the present invention provides a data providing network that collects and outputs energy data including power, heating, and cooling provided in a facility system of a building, and environmental factor data related to the environment; Energy big data database server distributedly stored for each node; And energy big data collection by collecting energy data and environmental factor data from the data providing network, and dispersing and storing energy big data obtained by fusing individually collected energy data and environmental factor data to the energy big data database server. Storage server; may include.
상기 데이터 제공 네트워크는, 설비 운전에 의해 발생되는 전력에 관한 데이터인 에너지 발생 데이터와, 냉방 및 난방에 의해 소비되는 전력에 관한 데이터인 에너지 소비 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 에너지 데이터 제공 네트워크; 및 환경 요인에 관한 데이터인 환경 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 환경 요인 데이터 제공 네트워크;를 포함할 수 있다.The data providing network includes an energy data providing network that collects energy generation data, which is data related to power generated by operation of the facility, and energy consumption data, which is data related to power consumed by cooling and heating, and outputs it in real time; And an environmental factor data providing network that collects environmental factor data, which is data on environmental factors, and outputs the data in real time.
상기 환경 요인 데이터 제공 네트워크는, 공간 및 건물에 관한 데이터인 공간/건물 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크; 사용자 요인에 관한 데이터인 사용자 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 사용자 요인 데이터 제공 네트워크; 날씨 및 계절에 관한 데이터인 날씨/계절 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 날씨/계절 요인 데이터 제공 네트워크; 및 지역에 관한 데이터인 지역 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 지역 요인 데이터 제공 네트워크;를 포함할 수 있다.The environment factor data providing network includes a space/building factor data providing network that collects space/building factor data that is data related to space and buildings and outputs it in real time; A user factor data providing network that collects user data that is data related to user factors and outputs the data in real time; A weather/seasonal factor data providing network that collects weather/seasonal factor data, which is data on weather and seasons, and outputs the data in real time; And a local factor data providing network that collects regional factor data, which is data about a region, and outputs it in real time.
상기 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크, 사용자 요인 데이터 제공 네트워크 각각은, 각 네트워크별로 복수개의 사물 인터넷(IoT) 센서를 통하여 데이터를 수집하여 실시간으로 출력할 수 있다.Each of the space/building factor data providing network and the user factor data providing network may collect data through a plurality of Internet of Things (IoT) sensors for each network and output the data in real time.
상기 에너지 빅데이터 수집/저장 서버는, 상기 에너지 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 에너지 생성 데이터와 에너지 소비 데이터를 수집하는 에너지 데이터 수집부; 상기 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 공간/건물 요인 데이터를 수집하는 공간/건물 요인 데이터 수집부; 상기 사용자 요인 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 사용자 요인 데이터를 수집하는 사용자 요인 데이터 수집부; 상기 날씨/계절 요인 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 날씨/계절 요인 데이터를 수집하는 날씨/계절 요인 데이터 수집부; 상기 지역 요인 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 지역 요인 데이터를 수집하는 지역 요인 데이터 수집부; 및 상기 에너지 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터, 날씨/계절 요인 데이터, 및 지역 요인 데이터를 융합한 에너지 빅데이터를 상기 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버에 노드별로 분산시켜 저장하는 에너지 빅데이터 분산 저장부;를 포함할 수 있다.The energy big data collection/storage server includes: an energy data collection unit configured to collect energy generation data and energy consumption data transmitted from the energy data providing network; A space/building factor data collection unit for collecting the space/building factor data transmitted from the space/building factor data providing network; A user factor data collection unit collecting user factor data transmitted from the user factor data providing network; A weather/seasonal factor data collection unit for collecting weather/seasonal factor data transmitted from the weather/seasonal factor data providing network; A local factor data collection unit collecting local factor data transmitted from the local factor data providing network; And energy big data distributed storage for distributing and storing energy big data by fusion of the energy data, spatial/building factor data, user factor data, weather/seasonal factor data, and local factor data for each node in the energy big data database server. Wealth; may include.
상기 에너지 데이터 수집부는 설정된 A 주기 간격으로서 에너지 데이터를 수집하며, 상기 공간/건물 요인 데이터 수집부는 설정된 B 주기 간격으로서 공간/건물 요인 데이터를 수집하며, 상기 사용자 요인 데이터 수집부는 설정된 C 주기 간격으로서 사용자 요인 데이터를 수집하며, 상기 날씨/계절 요인 데이터 수집부는 설정된 D 주기 간격으로서 날씨/계절 요인 데이터를 수집하며, 상기 지역 요인 데이터 수집부는 설정된 E 주기 간격으로서 지역 요인 데이터를 수집할 수 있으며, 상기 A 주기, B 주기, C 주기, D 주기, 및 E 주기는, 사용자에 의해 요청되는 빅데이터 분석 주기에 따라서 각각 다른 주기로서 설정됨을 특징으로 할 수 있다.The energy data collection unit collects energy data at a set A period interval, and the space/building factor data collection unit collects space/building factor data as a set B period interval, and the user factor data collection unit is a user at a set C period interval. The factor data is collected, and the weather/seasonal factor data collection unit collects weather/seasonal factor data as a set D period interval, and the local factor data collection unit can collect local factor data as a set E period interval, and the A The period, period B, period C, period D, and period E may be set as different periods according to the big data analysis period requested by the user.
상기 에너지 데이터 수집부, 공간/건물 요인 데이터 수집부, 사용자 요인 데이터 수집부, 날씨/계절 요인 데이터 수집부, 및 지역 요인 데이터 수집부는, 수집되는 데이터를 필터링한 후 각각 저장하며, 상기 필터링은, 설정 주기에 데이터를 수집하는 수집 필터링, 수집한 데이터를 추출하는 파싱 필터링, 파싱된 데이터 중에서 불필요한 데이터를 제거하는 정제 필터링, 및 비정상 동작에 따른 데이터 보완이 이루어지는 데이터 보완 필터링을 차례로 수행할 수 있다.The energy data collection unit, the space/building factor data collection unit, the user factor data collection unit, the weather/seasonal factor data collection unit, and the local factor data collection unit filter and store the collected data, respectively. In the set cycle, collection filtering for collecting data, parsing filtering for extracting the collected data, refinement filtering for removing unnecessary data from the parsed data, and data supplementation filtering for data supplementation according to abnormal operation may be sequentially performed.
본 발명의 실시 형태에 따르면 건물이 사용하는 에너지에 대한 모니터링,분석 등을 수행함에 있어서, 에너지 데이터뿐만 아니라 에너지 소비 환경 데이터까지 고려하는게 필요하다고 보고, 이러한 에너지 빅데이터를 수집/저장하는 기능을 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, in performing monitoring, analysis, etc. for energy used by a building, it is necessary to consider not only energy data, but also energy consumption environment data, and provides a function for collecting/storing such energy big data can do.
또한 본 발명의 실시 형태에 따르면 IoT 센서네트워크와 에너지 빅데이터 플랫폼 기술 등의 접목으로 에너지 분야 IoT 융합 기술 분야에 활용 가능하며, 좀 더 정교한 에너지 데이터 모니터링을 수행하여 에너지 절감 효과를 기대할 수 있다.In addition, according to the embodiment of the present invention, it can be used in the IoT convergence technology field in the energy field through the grafting of the IoT sensor network and energy big data platform technology, and energy saving effect can be expected by performing more sophisticated energy data monitoring.
또한 본 발명의 실시 형태에 따르면 건물의 에너지 수요/공급에 대한 관리에 있어 에너지 빅데이터를 활용하여, 관리자의 보다 효율적인 운영 관리가 가능한 의사 결정 지원 시스템으로써 인간에게 도움을 줄 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, energy big data can be used to manage energy demand/supply of buildings, thereby helping human beings as a decision support system that enables more efficient operation management of managers.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템의 상세 구성 블록도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 IoT 센서를 통해 데이터가 수집되는 모습을 도시한 그림.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 각각 다른 주기별로 데이터를 수집하는 예시 그림.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 수집된 데이터를 필터링하는 과정을 도시한 그림.1 is a configuration diagram of an environmental factor data collection system for real-time energy data analysis according to an embodiment of the present invention.
Figure 2 is a detailed configuration block diagram of an environmental factor data collection system for real-time energy data analysis according to an embodiment of the present invention.
3 is a view showing a state in which data is collected through an IoT sensor according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is an exemplary illustration of collecting data for each different cycle according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a process of filtering collected data according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 장점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은, 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것으로, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기술 등이 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있다고 판단되는 경우 그에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, advantages and features of the present invention, and methods for achieving them will be clarified with reference to embodiments described below in detail together with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in various different forms, and is provided to completely inform the person of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. As such, the invention is only defined by the scope of the claims. In addition, in the description of the present invention, if it is determined that related known technologies may obscure the subject matter of the present invention, detailed descriptions thereof will be omitted.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템의 구성도이며, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템의 상세 구성 블록도이며, 도 3은 본 발명의 실시예에 따라 IoT 센서를 통해 데이터가 수집되는 모습을 도시한 그림이며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따라 각각 다른 주기별로 데이터를 수집하는 예시 그림이며, 도 5는 본 발명의 실시예에 따라 수집된 데이터를 필터링하는 과정을 도시한 그림이다.1 is a configuration diagram of an environmental factor data collection system for real-time energy data analysis according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a detailed configuration of an environmental factor data collection system for real-time energy data analysis according to an embodiment of the present invention. 3 is a block diagram, and FIG. 3 is a diagram illustrating a state in which data is collected through an IoT sensor according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 is an example of collecting data at different periods according to an embodiment of the present invention. , FIG. 5 is a diagram illustrating a process of filtering collected data according to an embodiment of the present invention.
본 발명은 건물에 대한 에너지 수요 및 공급에 있어, 건물 내/외부, 사용자 행동 등의 환경 요인에 대한 데이터를 수집하고 분석에 활용할 수 있도록 하는 시스템에 관한 것으로서, 에너지 빅데이터의 다양한 채널 및 다중 포맷 데이터를 정의하고, 데이터 수집/저장을 위한 데이터 컨넥터(Data Connector)기술과 데이터 정제, 보완 등의 기술을 제공한다.The present invention relates to a system that collects data on environmental factors, such as inside/outside of a building, user behavior, and uses it for analysis in energy demand and supply for buildings, various channels and multiple formats of energy big data It defines data and provides data connector technology for data collection/storage, data purification, and complementary technologies.
따라서 본 발명의 빅데이터 기반의 에너지 데이터 수집/저장 시스템을 통해 관리자의 좀 더 세밀한 건물에너지 운영이 가능한 의사 결정 지원 서비스 제공이 가능하다. Therefore, it is possible to provide a decision support service that enables more detailed building energy operation of the manager through the big data-based energy data collection/storage system of the present invention.
기존의 추상화된 모델링 기반의 데이터 분석 오류를 해결하기 위하여, 본 발명은 실시간으로 수집되는 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 에너지 빅데이터로 정의하고, 이를 수집/저장하는 에너지 빅데이터 파이프라인을 구성한다.In order to solve the existing abstracted modeling-based data analysis error, the present invention defines energy data collected in real time and environmental factor data as energy big data, and constitutes an energy big data pipeline that collects/stores them.
따라서 본 발명은 건물의 설비 시스템에서 제공되는 전력, 난방, 냉방 등의 에너지 데이터와 건물의 내부/외부 환경 요인 데이터를 융합하여 저장함으로써, 실시간 빅데이터 분석이 가능하도록 하는 역할을 수행할 수 있다.Therefore, the present invention can serve to enable real-time big data analysis by fusing and storing energy data such as power, heating, and cooling provided in the facility system of a building and internal/external environmental factor data of the building.
이를 위하여 본 발명의 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템은, 도 1 및 도 2에 도시한 바와 같이 데이터 제공 네트워크(100), 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버(300), 및 에너지 빅데이터 수집/저장 서버(200)를 포함할 수 있다.To this end, the environmental factor data collection system for real-time energy data analysis of the present invention includes the
데이터 제공 네트워크(100)는, 데이터를 수집하여 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버(300)로 제공하는 네트워크로서, 수집하고자 하는 주요 데이터는, i)건물의 설비 시스템에서 제공되는 전력, 난방, 냉방을 포함한 에너지 데이터, ii)날씨/계절 요인 데이터, iii)지역 요인 데이터, iv)공간/건물 요인 데이터, v)사용자 요인 데이터이다. 이하에서는, 날씨/계절 요인 데이터, 지역 요인 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터를 환경 요인 데이터라 부르기로 한다.The
따라서 데이터 제공 네트워크(100)는, 설비 운전에 의해 발생되는 전력에 관한 데이터인 에너지 발생 데이터와, 냉방 및 난방에 의해 소비되는 전력에 관한 데이터인 에너지 소비 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 에너지 데이터 제공 네트워크(110)와, 환경 요인에 관한 데이터인 환경 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 환경 요인 데이터 제공 네트워크(120,130,140,150)를 포함한다. Therefore, the
환경 요인 데이터 제공 네트워크(120,130,140,150)는, 세부적으로는, 공간 및 건물에 관한 데이터인 공간/건물 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크(120)와, 사용자 요인에 관한 데이터인 사용자 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 사용자 요인 데이터 제공 네트워크(130)와, 날씨 및 계절에 관한 데이터인 날씨/계절 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 날씨/계절 요인 데이터 제공 네트워크(140)와, 지역에 관한 데이터인 지역 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 지역 요인 데이터 제공 네트워크(150)를 포함한다.Environmental factor data providing network (120,130,140,150) is, in detail, space/building factor
상기에서 설명한 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크(120), 사용자 요인 데이터 제공 네트워크(130), 각각은, 각 네트워크별로 도 3에 도시한 바와 같이 복수개의 사물 인터넷(IoT) 센서를 통하여 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하도록 구현한다. 따라서 수집 대상인 에너지 데이터 및 환경 요인 데이터는 IoT 센서 장비 및 웹 기반 공공정보 사이트를 통해 수집하고, 에너지 데이터를 수집하는 1개의 에너지 데이터 수집 컨넥터 모듈과 환경 요인 데이터를 수집하는 4개의 환경 요인 데이터 수집 컨넥터 모듈로서 이루어질 수 있다.The space/building factor
이하, 에너지 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터, 날씨/계절 요인 데이터, 지역 요인 데이터의 수집에 대하여 자세히 상술한다. Hereinafter, the collection of energy data, spatial/building factor data, user factor data, weather/seasonal factor data, and regional factor data will be described in detail.
상기에서 에너지 데이터는, 에너지 발생 데이터와 에너지 소비 데이터가 있을 수 있는데, 에너지 소비 데이터 수집을 위하여 빌딩 에너지 관리 시스템(Building Energy Management System, BEMS), 빌딩 자동화 시스템(Building Automation Systems, BAS) 등의 시스템으로부터 제공되는 XML(Extensible Markup Langusge) 형태의 전력량 데이터 및 설비 운전 데이터를 3분 단위로 본 시스템을 이용하여 수집한다. 에너지 소비 데이터의 경우, 냉난방 설비, 조명 설비를 통해 출력되는 외기온도, 전력량, 냉매압력, 냉매온도, 실내온도, 운전온도 등을 수집하고 저장한다.In the above, the energy data may include energy generation data and energy consumption data, and systems such as a building energy management system (BEMS) and a building automation system (BAS) for collecting energy consumption data. The power data and facility operation data in the form of XML (Extensible Markup Langusge) provided from the system are collected using the system in 3 minute increments. In the case of energy consumption data, outside air temperature, power amount, refrigerant pressure, refrigerant temperature, room temperature, operating temperature, etc. output through air conditioning and lighting equipment are collected and stored.
또한 공간/건물 요인 데이터의 수집을 위하여 건물 기본 정보 및 다수의 IoT 센서 등을 통해 CSV(Comma-Separated Values) 파일 형태의 공간/건물 정보를 3분 단위로 본 시스템을 이용하여 수집한다. 공간/건물 요인 데이터의 경우,건물의 면적, 체적, 용도, 온도, 습도, 조도, 실내공기질, 일사투과량 등을 수집하고 저장한다.In addition, for the collection of spatial/building factor data, spatial/building information in the form of CSV (Comma-Separated Values) file is collected by using this system in 3-minute increments through basic building information and multiple IoT sensors. In the case of spatial/building factor data, the area, volume, use, temperature, humidity, illuminance, indoor air quality, solar radiation, etc. of the building are collected and stored.
또한 사용자 요인 데이터의 수집을 위하여 다수의 IoT 센서 등을 통해 CSV 파일 형태의 사용자 요인 정보를 3분 단위로 본 시스템을 이용하여 수집한다. 사용자 요인 데이터의 경우, 재실자 수, 출입자 수, 빈도, 재실자 행동량, 행동패턴 등을 수집하고 저장한다.In addition, for the collection of user factor data, user factor information in the form of a CSV file is collected by using this system in units of 3 minutes through a number of IoT sensors. In the case of user factor data, the number of occupants, the number of occupants, the frequency, the amount of behavior of the occupants, and behavior patterns are collected and stored.
또한 날씨/계절 요인 데이터의 수집을 위하여 기상청 웹사이트 등을 통해 HTML(Hyper Text Markup Language) 형태의 날씨 데이터를 3분 단위로 본 시스템을 이용하여 수집한다. 날씨/계절 요인 데이터의 경우, 온도, 습도, 기압, 풍향, 풍속, 일조량, 강우량, 강설량 등을 수집하고 저장한다.In addition, for the collection of weather/seasonal factor data, weather data in the form of HTML (Hyper Text Markup Language) is collected by the Meteorological Agency website using the system every 3 minutes. In case of weather/seasonal factor data, temperature, humidity, air pressure, wind direction, wind speed, sunshine, rainfall, snowfall, etc. are collected and stored.
또한 지역 요인 데이터의 수집을 위하여, GIS(Geographic Information System) 정보 및 환경공단 웹사이트 등을 통해 HTML 형태의 지역/환경 정보를 20분 단위로 본 시스템을 이용하여 수집한다. 나아가 지역 요인 데이터의 경우, 위도, 경도, 고도, 주변환경(주거/상업/공업지역), O3, CO, SO2, NO2, pm10, pm25, 유동 인구수, 주변 교통량 등을 수집하고 저장한다.In addition, for the collection of regional factor data, local/environmental information in the form of HTML is collected using the system in 20-minute increments through GIS (Geographic Information System) information and the Environmental Corporation website. Furthermore, in the case of regional factor data, latitude, longitude, altitude, surrounding environment (residential/commercial/industrial area), O3, CO, SO2, NO2, pm10, pm25, floating population, and surrounding traffic are collected and stored.
한편, 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버(300)는, 노드별로 분산 저장되는 DB 서버이다. 빅데이터 분산파일시스템 방식으로 데이터베이스에 분산 저장되어 관리되며, 1개의 네임노드와 3개의 데이터노드 등 총 4개의 서버 노드로 구성될 수 있다. 데이터 활용 시 접근 시간 단축, 데이터 보안, 비정형 데이터 구조를 통한 설계비용 감소 등의 장점을 가질 수 있다.Meanwhile, the energy big
에너지 빅데이터 수집/저장 서버(200)는, 데이터 제공 네트워크(100)로부터 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 각각 수집하여, 개별적으로 수집되는 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 융합한 에너지 빅데이터를 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버(300)에 노드별로 분산시켜 저장한다.The energy big data collection/
에너지 빅데이터 수집/저장 서버(200)는, 도 2에 도시한 바와 같이 에너지 데이터 수집부(210), 공간/건물 요인 데이터 수집부(220), 사용자 요인 데이터 수집부(230), 날씨/계절 요인 데이터 수집부(240), 지역 요인 데이터 수집부(250), 및 에너지 빅데이터 분산 저장부(260)를 포함할 수 있다.Energy big data collection /
에너지 데이터 수집부(210)는, 에너지 데이터 제공 네트워크(110)로부터 전달되는 에너지 생성 데이터와 에너지 소비 데이터를 수집한다.The energy
공간/건물 요인 데이터 수집부(220)는, 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크(120)로부터 전달되는 공간/건물 요인 데이터를 수집한다.The space/building factor
사용자 요인 데이터 수집부(230)는, 사용자 요인 데이터 제공 네트워크(130)로부터 전달되는 사용자 요인 데이터를 수집한다.The user factor data collection unit 230 collects user factor data transmitted from the user factor
날씨/계절 요인 데이터 수집부(240)는, 날씨/계절 요인 데이터 제공 네트워크(140)로부터 전달되는 날씨/계절 요인 데이터를 수집하여 저장한다.The weather/seasonal factor
지역 요인 데이터 수집부(250)는, 지역 요인 데이터 제공 네트워크(150)로부터 전달되는 지역 요인 데이터를 수집한다.The regional factor data collection unit 250 collects regional factor data transmitted from the regional factor
이와 같이, 에너지 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터, 날씨/계절 요인 데이터, 및 지역 요인 데이터를 수집하기 위하여, 아키텍처로,분산/병렬 처리 방식의 빅데이터 플랫폼인 하둡(Hadoop) 을 활용한다. 이러한 멀티 소스 다중 데이터 채널 데이터를 효과적으로 수집하기 위하여 하둡(Hadoop) 기반 의 데이터플로우 플랫폼을 활용한다. 데이터플로우 플랫폼은 리눅스(Linux)OS 상에서 JVM(Java Virtual Machine) 을 통해 동작하는 아키텍처를 가지고 있으며, 수집용 데이터 컨넥터(Connector) 모듈들은 이러한 환경에서 동작 가능하도록 각각 제작된 소프트웨어 모듈이다. As such, Hadoop, a big data platform of distributed/parallel processing, is used as an architecture to collect energy data, spatial/building factor data, user factor data, weather/seasonal factor data, and regional factor data. do. To effectively collect the multi-source multi-data channel data, a Hadoop-based data flow platform is utilized. The dataflow platform has an architecture that runs through a Java Virtual Machine (JVM) on the Linux OS, and the data connector modules for collection are software modules that are individually designed to operate in this environment.
또한 에너지 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터, 날씨/계절 요인 데이터, 및 지역 요인 데이터는 데이터별로 수초부터 수분까지 데이터의 생성 주기가 각각 다르도록 구현한다.In addition, energy data, space/building factor data, user factor data, weather/seasonal factor data, and local factor data are implemented such that data generation cycles vary from a few seconds to moisture for each data.
예를 들어, 도 4에 도시한 바와 같이 에너지 데이터 수집부(210)는 설정된 A 주기 간격으로서 에너지 데이터를 수집하며, 공간/건물 요인 데이터 수집부(220)는 설정된 B 주기 간격으로서 공간/건물 요인 데이터를 수집하며, 사용자 요인 데이터 수집부(230)는 설정된 C 주기 간격으로서 사용자 요인 데이터를 수집하며, 날씨/계절 요인 데이터 수집부(240)는 설정된 D 주기 간격으로서 날씨/계절 요인 데이터를 수집하며, 지역 요인 데이터 수집부(250)는 설정된 E 주기 간격으로서 지역 요인 데이터를 수집할 수 있다.For example, as illustrated in FIG. 4, the energy
이러한 A 주기, B 주기, C 주기, D 주기, 및 E 주기는, 사용자에 의해 요청되는 빅데이터 분석 주기에 따라서 각각 다른 주기로서 설정될 수 있게 함으로써, 빅데이터 기초가 되는 데이터 수집 주기를 빅데이터 분석 주기에 따라서 각각 설정할 수 있다.The A period, the B period, the C period, the D period, and the E period can be set as different periods according to the big data analysis period requested by the user, thereby making the data collection period that is the basis of the big data big data. Each can be set according to the analysis cycle.
또한 본 발명은, 서로 다른 주기의 데이터를 실시간으로 연결하여 수집함과 동시에 데이터를 저장하기 전 필요에 따라 데이터를 정제하는 기능을 수행하도록 한다. 즉, 수집되는 에너지 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터, 날씨/계절 요인 데이터, 및 지역 요인 데이터는 노이즈 제거 등의 필터링을 거친 후 필요한 데이터만 수집하도록 구현한다.In addition, the present invention is to perform the function of purifying data as necessary before storing data by connecting and collecting data of different cycles in real time. That is, the collected energy data, spatial/building factor data, user factor data, weather/seasonal factor data, and local factor data are implemented so that only necessary data is collected after filtering such as noise removal.
이를 위해 에너지 데이터 수집부(210), 공간/건물 요인 데이터 수집부(220), 사용자 요인 데이터 수집부(230), 날씨/계절 요인 데이터 수집부(240), 및 지역 요인 데이터 수집부(250)는, 수집되는 데이터를 필터링한 후 각각 저장한다. To this end, the energy
이러한 필터링은, 도 5에 도시한 바와 같이 설정 주기에 데이터를 수집하는 수집 필터링(S10), 수집한 데이터를 추출하는 파싱 필터링(S20), 파싱된 데이터 중에서 불필요한 데이터를 제거하는 정제 필터링(S30), 및 비정상 동작에 따른 데이터 보완이 이루어지는 데이터 보완 필터링(S40)을 차례로 수행하게 된다.Such filtering, as shown in FIG. 5, collection filtering (S10) for collecting data at a set cycle, parsing filtering (S20) for extracting collected data, and purification filtering (S30) for removing unnecessary data from the parsed data , And data supplementary filtering (S40) in which data supplementation is performed according to an abnormal operation.
따라서 다양한 채널의 데이터를 특정 시간 단위(예를 들면 3분)로서 동기화시키기 위하여 데이터를 추출하는 기능 (Data Synchronization)과, 추출된 데이터에서 필요한 데이터를 분리해주는 데이터 파싱 기능 (Data Parsing)과, 파싱된 데이터에서 다양한 조건 등에 의한 데이터 오류, 불필요한 데이터 등을 수정하는 데이터 정제 기능(Data Cleansing)과, 비정상 동작 등에 따른 데이터의 손실, 데이터 예측 등의 데이터 보완 기능 (Data Enrichment) 등을 수행할 수 있다.Therefore, the function of extracting data (Data Synchronization) to synchronize the data of various channels in a specific time unit (for example, 3 minutes), and the data parsing function that separates the necessary data from the extracted data, and parsing Data cleansing to correct data errors, unnecessary data, etc. due to various conditions, and data supplementation functions such as data loss due to abnormal operation and data prediction (Data Enrichment). .
에너지 빅데이터 분산 저장부(260)는, 에너지 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터, 날씨/계절 요인 데이터, 및 지역 요인 데이터를 융합한 에너지 빅데이터를 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버(300)에 노드별로 분산시켜 저장한다.Energy big data distributed storage unit 260, the energy data, space / building factor data, user factor data, weather / seasonal factor data, and energy factor data that combines regional factor data to the energy big
이와 같이 에너지 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터, 날씨/계절 요인 데이터, 및 지역 요인 데이터를 융합한 5종의 융합 데이터는 1개 건물의 1개 층 내 1개 사무실에 IoT 센서가 5개 설치되어 있다고 가정할 때, 하루 약 120만개 데이터 레코드를 저장하며, 연간으로 환산하면, 약 4억5천개의 레코드가 생성되는 빅데이터가 되어, 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버(300)에 분산 저장된다.In this way, 5 types of convergence data that combines energy data, spatial/building factor data, user factor data, weather/seasonal factor data, and regional factor data have 5 IoT sensors in 1 office within 1 floor of 1 building. Assuming that it is installed, about 1.2 million data records are stored per day, and when converted into a year, about 450 million records are generated, and the data is distributed and stored in the energy big
따라서 건물 관리자, 건물 운영자들은 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버(300)에 저장된 빅데이터를 활용하여 에너지 데이터 분석을 하는데 유용하게 이용할 수 있게 된다. 즉, 빅데이터 기반의 에너지 데이터 수집/저장 시스템을 통해 관리자의 좀 더 세밀한 건물에너지 운영이 가능한 의사 결정 지원 서비스 제공이 가능하다. Therefore, building managers and building operators can utilize the big data stored in the energy big
상술한 본 발명의 설명에서의 실시예는 여러가지 실시가능한 예중에서 당업자의 이해를 돕기 위하여 가장 바람직한 예를 선정하여 제시한 것으로, 이 발명의 기술적 사상이 반드시 이 실시예만 의해서 한정되거나 제한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 다양한 변화와 변경 및 균등한 타의 실시예가 가능한 것이다.The above-described embodiments in the description of the present invention are selected and presented as the most preferable examples to help those skilled in the art from among various possible examples, and the technical spirit of the present invention is not necessarily limited to or limited by these embodiments. , Various changes and modifications and other equivalent embodiments are possible without departing from the technical spirit of the present invention.
100:데이터제공 네트워크
200:에너지 빅데이터 수집/저장 서버
300:에너지 빅데이터 데이터베이스 서버100: data providing network
200: Energy Big Data Collection/Storage Server
300: energy big data database server
Claims (7)
노드별로 분산 저장되고, 1개의 네임 노드와 3개의 데이터 노드로 구성되는 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버; 및
상기 데이터 제공 네트워크로부터 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 각각 수집하여, 개별적으로 수집되는 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 융합한 에너지 빅데이터를 상기 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버에 분산시켜 저장하는 에너지 빅데이터 수집/저장 서버를 포함하되,
상기 데이터 제공 네트워크는,
설비 운전에 의해 발생되는 전력에 관한 데이터인 에너지 발생 데이터와, 냉방 및 난방에 의해 소비되는 전력에 관한 데이터인 에너지 소비 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 에너지 데이터 제공 네트워크-상기 에너지 소비 데이터는 빌딩 에너지 관리 시스템(Building Energy Management System, BEMS) 및 빌딩 자동화 시스템(Building Automation Systems, BAS)으로부터 제공되는 XML(Extensible Markup Langusge) 형태의 전력량 데이터 및 설비 운전 데이터를 3분 단위로 수집한 데이터임-; 및
환경 요인에 관한 데이터인 환경 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 환경 요인 데이터 제공 네트워크를 포함하고,
상기 환경 요인 데이터 제공 네트워크는,
공간 및 건물에 관한 데이터인 공간/건물 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크-상기 공간/건물 요인 데이터는 건물 기본 정보 및 복수 개의 사물 인터넷(IoT) 센서를 통해 CSV(Comma-Separated Values) 파일 형태의 공간/건물 정보를 3분 단위로 수집한 데이터임-;
사용자 요인에 관한 데이터인 사용자 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 사용자 요인 데이터 제공 네트워크-상기 사용자 요인 데이터는 상기 복수 개의 사물 인터넷 센서를 통해 상기 CSV 파일 형태의 사용자 요인 정보를 3분 단위로 수집한 데이터임-;
날씨 및 계절에 관한 데이터인 날씨/계절 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 날씨/계절 요인 데이터 제공 네트워크-상기 날씨/계절 요인 데이터는 기상청 웹사이트를 통해 HTML(Hyper Text Markup Language) 형태의 날씨 데이터를 3분 단위로 수집한 데이터임-; 및
지역에 관한 데이터인 지역 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 지역 요인 데이터 제공 네트워크-상기 지역 요인 데이터는 GIS(Geographic Information System) 정보 및 환경공단 웹사이트를 통해 HTML 형태의 지역 정보 및 환경 정보를 20분 단위로 수집한 데이터임-를 포함하는
실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템.
A data providing network that collects and outputs energy data including power, heating, and cooling provided by the facility system of the building and environmental factor data related to the environment;
An energy big data database server distributedly stored for each node and composed of one name node and three data nodes; And
Energy big data collection/storage, which collects energy data and environmental factor data from the data providing network, and distributes and stores energy big data by fusion of individually collected energy data and environmental factor data on the energy big data database server. Include the server,
The data providing network,
An energy data providing network that collects and outputs energy generation data, which is data related to power generated by operation of the facility, and energy consumption data, which is data related to power consumed by cooling and heating, in real time. It is the data collected in three minutes by the amount of power data and facility operation data in the form of Extensible Markup Langusge (XML) provided from a building energy management system (BEMS) and a building automation system (BAS); And
It includes an environmental factor data providing network that collects environmental factor data, which is data on environmental factors, and outputs it in real time.
The environmental factor data providing network,
Space/building factor data that collects space/building factor data, which is data on space and buildings, and outputs it in real time Network-The spatial/building factor data is CSV (via the basic information of buildings and multiple Internet of Things (IoT) sensors) Comma-Separated Values) This is data collected in 3 minutes in the space/building information in the form of a file;
User factor data providing user factor data, which is data related to user factors, and outputting it in real time. Network-The user factor data is collected in three minutes by collecting the user factor information in the form of the CSV file through the plurality of IoT sensors. This is data-;
Weather/seasonal factor data, which is data related to weather and seasons and is output in real time by collecting weather/seasonal factor data Network-The weather/seasonal factor data is weather data in the form of HTML (Hyper Text Markup Language) through the website of the Korea Meteorological Administration Is data collected in 3 minute increments; And
Provides regional factor data that collects regional factor data, which is data on regions, and outputs it in real time.Network-The regional factor data provides HTML-based regional information and environmental information through the GIS (Geographic Information System) information and the Environmental Agency website. This is data collected in minutes.
Environmental factor data collection system for real-time energy data analysis.
상기 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크, 사용자 요인 데이터 제공 네트워크 각각은, 각 네트워크별로 상기 복수 개의 사물 인터넷 센서를 통하여 데이터를 수집하여 실시간으로 출력함을 특징으로 하는 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템.
The method according to claim 1,
Each of the space/building factor data providing network and the user factor data providing network collects data through the plurality of IoT sensors for each network and outputs it in real time, and collects environmental factor data for real-time energy data analysis. system.
상기 에너지 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 에너지 생성 데이터와 에너지 소비 데이터를 수집하는 에너지 데이터 수집부;
상기 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 공간/건물 요인 데이터를 수집하는 공간/건물 요인 데이터 수집부;
상기 사용자 요인 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 사용자 요인 데이터를 수집하는 사용자 요인 데이터 수집부;
상기 날씨/계절 요인 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 날씨/계절 요인 데이터를 수집하는 날씨/계절 요인 데이터 수집부;
상기 지역 요인 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 지역 요인 데이터를 수집하는 지역 요인 데이터 수집부; 및
상기 에너지 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터, 날씨/계절 요인 데이터, 및 지역 요인 데이터를 융합한 에너지 빅데이터를 상기 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버에 노드별로 분산시켜 저장하는 에너지 빅데이터 분산 저장부;
를 포함하는 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템.
The method according to claim 1, The energy big data collection / storage server,
An energy data collection unit for collecting energy generation data and energy consumption data transmitted from the energy data providing network;
A space/building factor data collection unit for collecting the space/building factor data transmitted from the space/building factor data providing network;
A user factor data collection unit collecting user factor data transmitted from the user factor data providing network;
A weather/seasonal factor data collection unit for collecting weather/seasonal factor data transmitted from the weather/seasonal factor data providing network;
A local factor data collection unit collecting local factor data transmitted from the local factor data providing network; And
Energy big data distributed storage unit that distributes and stores energy big data that combines the energy data, spatial/building factor data, user factor data, weather/seasonal factor data, and local factor data by distributing them on a per-node basis to the energy big data database server ;
Environmental factor data collection system for real-time energy data analysis comprising a.
상기 에너지 데이터 수집부는, 설정된 A 주기 간격으로서 에너지 데이터를 수집하며, 상기 공간/건물 요인 데이터 수집부는 설정된 B 주기 간격으로서 공간/건물 요인 데이터를 수집하며, 상기 사용자 요인 데이터 수집부는 설정된 C 주기 간격으로서 사용자 요인 데이터를 수집하며, 상기 날씨/계절 요인 데이터 수집부는 설정된 D 주기 간격으로서 날씨/계절 요인 데이터를 수집하며, 상기 지역 요인 데이터 수집부는 설정된 E 주기 간격으로서 지역 요인 데이터를 수집하며, 상기 A 주기, B 주기, C 주기, D 주기, 및 E 주기는, 사용자에 의해 요청되는 빅데이터 분석 주기에 따라서 각각 다른 주기로서 설정됨을 특징으로 하는 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템.
The method according to claim 5,
The energy data collection unit collects energy data at a set A period interval, and the space/building factor data collection unit collects space/building factor data at a set B period interval, and the user factor data collection unit is a set C period interval. User factor data is collected, and the weather/seasonal factor data collection unit collects weather/seasonal factor data at a set D period interval, and the regional factor data collection unit collects local factor data at a set E period interval, and the A period , B period, C period, D period, and E period are environmental factor data collection system for real-time energy data analysis, characterized in that is set as different periods according to the big data analysis period requested by the user.
상기 에너지 데이터 수집부, 공간/건물 요인 데이터 수집부, 사용자 요인 데이터 수집부, 날씨/계절 요인 데이터 수집부, 및 지역 요인 데이터 수집부는, 수집되는 데이터를 필터링한 후 각각 저장하며,
상기 필터링은, 설정 주기에 데이터를 수집하는 수집 필터링, 수집한 데이터를 추출하는 파싱 필터링, 파싱된 데이터 중에서 불필요한 데이터를 제거하는 정제 필터링, 및 비정상 동작에 따른 데이터 보완이 이루어지는 데이터 보완 필터링을 차례로 수행함을 특징으로 하는 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템.The method according to claim 5,
The energy data collection unit, space/building factor data collection unit, user factor data collection unit, weather/seasonal factor data collection unit, and local factor data collection unit filter the collected data and store it respectively,
The filtering in turn performs collection filtering to collect data in a set cycle, parsing filtering to extract collected data, refinement filtering to remove unnecessary data from the parsed data, and data supplementation filtering in which data is supplemented according to abnormal operation. Environment factor data collection system for real-time energy data analysis, characterized by.
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