KR101099424B1 - 환기 시스템 및 그 제어 방법 - Google Patents

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KR101099424B1
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Abstract

환기 시스템 및 그 제어 방법이 개시된다. 환경정보를 입력값으로 하는 시뮬레이션 모델의 출력값을 생성하는 모델 수행부와, 출력값을 이용하여 비용함수가 최소화되는 제어변수를 결정하는 제어변수 결정부와, 실내 환기 처리를 위해 지정된 피제어수단이 결정된 제어변수에 따라 제어되도록 하는 제어신호 생성부를 포함하는 환기 시스템에 의하여, 변화하는 건물의 실내 및 실외의 환경변수와 의사 결정자의 기호에 따라 실시간으로 환기 시스템을 최적 상태로 조절하고, 불필요한 에너지 낭비를 방지할 수 있다.
환기, 환경 조절, 적응제어, 시뮬레이션 모델

Description

환기 시스템 및 그 제어 방법{Ventilation system and control method thereof}
본 발명은 건물 환경 조절에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 환기 시스템 및 그 제어 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 집이나 사무실 등의 밀폐된 실내공간에서는 사람의 호흡에 의해 시간이 지나면서 이산화탄소(CO2)의 함량이 증가하게 되어 공기가 탁해지고, 이로 인해 사람의 호흡에 지장을 주게 된다.
실내와 실외를 급기유로와 배기유로에 의해 연통하여 밀폐된 실내공간의 탁해진 공기는 배기 팬을 이용하여 배기유로를 통해 실외로 배출시키고, 실외의 쾌적한 공기를 급기 팬을 이용하여 급기유로를 통해 실내로 유입시킴으로서 실내공기를 환기시키는 환기장치가 개발되어 왔다.
그러나, 현재 개발된 대부분의 환기 시스템들은 DCV-CO2(Demand Controlled Ventilation-CO2sensor-based) 방식을 이용한 규칙제어 시스템(rule based control)이다. 환기 시스템의 규칙중심제어 방식은 제어 설계자의 직관 또는 경험을 기준으로 CO2센서의 제어 기준을 정하고 이에 따라 운전하는 것으로서, 시스템의 성능은 그 규칙이 얼마나 잘 정해졌는지에 의해 결정된다.
그러나 이러한 운전방식은 시스템의 동적특성이 고려되지 않는 한계가 있다. 즉, 외부의 기상데이터(예를 들어, 풍속, 풍향, 외부 기온 등), 재실자의 재실 여부, 개구부의 건축적 요소, 그리고 시뮬레이션의 불확실한 파라미터 등에 의해 환기 시스템의 상태가 예측될 수 없고, 결과적으로 시스템의 성능이 최적화될 수 없는 문제점이 있다. 또한 시스템의 상태가 실시간으로 확인되지 못하고 실내 조건이 사용자가 원하는 상태로 유지되기 어려워 시스템의 성능 및 실용성이 떨어지는 문제점도 있다.
전술한 배경기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지기술이라 할 수는 없다.
본 발명은 최적화 이론과 실시간 계수추정기법(on-line parameter estimation)을 적용함으로써 최적제어가 가능하고 그 성능 및 시스템 실용성이 극 대화될 수 있는 환기 시스템 및 그 제어 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 변화하는 건물의 실내 및 실외의 환경변수와 의사 결정자의 기호에 따라 실시간으로 환기 시스템을 최적 상태로 조절하고, 불필요한 에너지 낭비를 방지할 수 있는 환기 시스템 및 그 제어 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 시스템의 동특성(dynamic characteristic)을 고려한 최적 제어가 가능하고, 외기 조건이나 시스템의 상태 정보를 네트워크를 통해 의사결정자(재실자 또는 관리자 등)가 실시간으로 확인할 수 있으며, 사용자가 확인한 정보를 토대로 원하는 운영모드를 선택하여 지정할 수 있도록 하는 환기 시스템 및 그 제어 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 시스템 성능을 정량적으로 평가할 수 있도록 하여 우수한 시스템 성능의 유지가 가능하고, 정량적 평가된 정보를 바탕으로 사용자가 원하는 운영모드를 선택하여 지정할 수 있도록 하는 환기 시스템 및 그 제어 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 건물 에너지 절감과 사용자의 생산성 향상과 직결되어 경제적, 사회적인 기여가 가능하도록 하며, 홈오토메이션 시스템, 빌딩오토메이션 시스템 등에도 다양하게 적용되어 건물 에너지 절약, 쾌적한 실내 환경 제공, 재실자 생산성 향상, 환경조절 권한 부여를 통한 만족감 증대가 가능한 환기 시스템 및 그 제어 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 환경정보를 입력값으로 하는 시뮬레이션 모델의 출력값을 생성하는 모델 수행부와, 출력값을 이용하여 비용함수가 최소화되는 제어변수를 결정하는 제어변수 결정부와, 실내 환기 처리를 위해 지정된 피제어수단이 결정된 제어변수에 따라 제어되도록 하는 제어신호 생성부를 포함하는 환기 시스템이 제공된다.
피제어수단은 급기팬, 배기팬 및 이중외피 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
제어변수 결정부는 급기팬 및 배기팬 중 하나 이상의 작동 여부 및 작동시의 팬 풍량 중 하나 이상에 대한 제어비용을 연산하고, 연산된 제어비용 중 최저 제어비용에서의 제어변수를 제어변수로 결정할 수 있다.
이중외피 시스템은 환기부와 차광부를 포함하고, 제1 외피와 제2 외피로 이루어질 수 있다.
제어변수의 결정은 미리 지정된 시간마다 반복될 수 있다.
비용함수가 최소화되는 제어변수는 하기 수학식에 의해 산출될 수 있다.
Figure 112009055100475-pat00001
여기서, t1은 시작 시각, t2는 종료 시각, w1 내지 w3은 각각 가중치, E는 에너지 비용, C는 CO2농도, x는 제어변수, P는 불만족도(PD, Percentage Dissatisfied, %)를 각각 의미한다.
환경정보는 외기온도, 풍향, 풍속, 실내 온도, 실내 CO2농도, 재실자의 유무, 개구부의 개폐여부 및 개폐 정도 중 하나 이상에 관한 정보일 수 있다.
모델 수행부는 미리 저장된 시뮬레이션 모델에서의 출력값과 환경정보에 따른 측정값 간의 차이로 표현되는 목적함수가 최소화되는 미지계수를 연산하여 시뮬레이션 모델을 보정할 수 있다.
목적 함수는 최소화되는 미지계수를 연산하기 위하여 하기 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure 112009055100475-pat00002
Figure 112009055100475-pat00003
여기서, Yk는 관측벡터, Ψk는 이산상태공간의 상태 벡터, z는 관측 횟수, ξ는 미지 계수 벡터, lb는 미지 계수의 하한 벡터이며, ub는 미지 계수의 상한 벡터이다.
목적 함수는 망각지수(forgetting factor) λ를 더 포함하여 하기 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure 112009055100475-pat00004
Figure 112009055100475-pat00005
여기서, 망각 지수는 0 초과 및 1 이하의 값 중 어느 하나의 값으로 지정될 수 있다.
제어변수는 네트워크를 통해 연결된 사용자 단말기로부터 수신되는 지정명령에 의해 지정된 운전모드에 상응하도록 결정될 수 있다.
운전모드는, 에너지 절약모드, 쾌적모드, CO2농도모드, 자동운전모드로 이루어진 군으로부터 선택된 어느 하나 이상일 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 환기 시스템에 있어서, 하나 이상의 센서를 이용하여 환경정보를 수집하는 센싱 처리부와, 수집된 환경정보를 입력값으로 하는 시뮬레이션 모델의 출력값을 생성하고, 출력값을 이용하여 비용함수가 최소화되는 제어변수를 결정하여 실내 환기 처리를 위해 지정된 피제어수단이 제어되도록 하는 제어신호를 생성하는 제어부와, 제어신호에 따라 환기 처리를 수행하는 환기 처리부를 포함하는 환기 시스템이 제공된다.
제어부는 급기팬 및 배기팬 중 하나 이상인 피제어수단의 작동 여부 및 작동시의 팬 풍량 중 하나 이상에 대한 제어비용을 연산하고, 연산된 제어비용 중 최저 제어비용에서의 제어변수를 제어변수로 결정할 수 있다.
비용함수가 최소화되는 제어변수는 하기 수학식에 의해 산출될 수 있다.
Figure 112009055100475-pat00006
여기서, t1은 시작 시각, t2는 종료 시각, w1 내지 w3은 각각 가중치, E는 에너지 비용, C는 CO2농도, x는 제어변수, P는 불만족도(PD, Percentage Dissatisfied, %)를 각각 의미한다.
제어부는 미리 저장된 시뮬레이션 모델에서의 출력값과 환경정보에 따른 측정값 간의 차이로 표현되는 목적함수가 최소화되는 미지계수를 연산하여 시뮬레이션 모델을 보정할 수 있다.
목적 함수는 최소화되는 미지계수를 연산하기 위하여 하기 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure 112009055100475-pat00007
Figure 112009055100475-pat00008
여기서, Yk는 관측벡터, Ψk는 이산상태공간의 상태 벡터, z는 관측 횟수, ξ는 미지 계수 벡터, lb는 미지 계수의 하한 벡터, ub는 미지 계수의 하한 벡터, λ는 망각지수(forgetting factor)이다.
본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 환기 시스템의 제어 방법에 있어서, 환경정보를 입력값으로 하는 시뮬레이션 모델의 출력값을 생성하는 단계와, 출력값을 이용하여 비용함수가 최소화되는 제어변수를 결정하는 단계와, 실내 환기 처리를 위해 지정된 피제어수단이 결정된 제어변수에 따라 제어되도록 하는 제어신호를 생 성하는 단계를 포함하는 환기 시스템의 제어 방법이 제공된다.
피제어수단은 급기팬, 배기팬 및 이중외피 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
결정되는 제어변수는, 급기팬 및 배기팬 중 하나 이상의 작동 여부 및 작동시의 팬 풍량 중 하나 이상에 대한 제어비용을 연산하고, 연산된 제어비용 중 최저 제어비용에서의 제어변수일 수 있다.
제어변수의 결정은 미리 지정된 시간마다 반복될 수 있다.
비용함수가 최소화되는 제어변수는 하기 수학식에 의해 산출될 수 있다.
Figure 112009055100475-pat00009
여기서, t1은 시작 시각, t2는 종료 시각, w1 내지 w3은 각각 가중치, E는 에너지 비용, C는 CO2농도, x는 제어변수, P는 불만족도(PD, Percentage Dissatisfied, %)를 각각 의미한다.
환경정보는 외기온도, 풍향, 풍속, 실내 온도, 실내 CO2농도, 재실자의 유무, 개구부의 개폐여부 및 개폐 정도 중 하나 이상에 관한 정보일 수 있다.
미리 저장된 시뮬레이션 모델에서의 출력값과 환경정보에 따른 측정값 간의 차이로 표현되는 목적함수가 최소화되는 미지계수를 연산하여 시뮬레이션 모델을 보정하는 단계가 더 포함될 수도 있다.
목적 함수는 최소화되는 미지계수를 연산하기 위하여 하기 수학식으로 표 현될 수 있다.
Figure 112009055100475-pat00010
Figure 112009055100475-pat00011
여기서, Yk는 관측벡터, Ψk는 이산상태공간의 상태 벡터, z는 관측 횟수, ξ는 미지 계수 벡터, lb는 미지 계수의 하한 벡터이며, ub는 미지 계수의 상한 벡터이다.
목적 함수는 망각지수(forgetting factor) λ를 더 포함하여 하기 수학식으로 표현될 수 있다.
Figure 112009055100475-pat00012
Figure 112009055100475-pat00013
여기서, 망각 지수는 0 초과 및 1 이하의 값 중 어느 하나의 값으로 지정될 수 있다.
제어변수는 네트워크를 통해 연결된 사용자 단말기로부터 수신되는 지정명령에 의해 지정된 운전모드에 상응하도록 결정될 수 있다.
운전모드는, 에너지 절약모드, 쾌적모드, CO2농도모드, 자동운전모드로 이루어진 군으로부터 선택된 어느 하나 이상일 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 최적화 이론과 실시간 계수추정기법(on-line parameter estimation)을 적용함으로써 최적제어가 가능하고 그 성능 및 시스템 실용성이 극대화될 수 있는 효과가 있다.
또한, 변화하는 건물의 실내 및 실외의 환경변수와 의사 결정자의 기호에 따라 실시간으로 환기 시스템을 최적 상태로 조절하고, 불필요한 에너지 낭비를 방지할 수 있는 효과도 있다.
또한, 시스템의 동특성(dynamic characteristic)을 고려한 최적 제어가 가능하고, 외기 조건이나 시스템의 상태 정보를 네트워크를 통해 의사결정자(재실자 또는 관리자 등)가 실시간으로 확인할 수 있으며, 사용자가 확인한 정보를 토대로 원하는 운영모드를 선택하여 지정할 수 있도록 하는 효과도 있다.
또한, 시스템 성능을 정량적으로 평가할 수 있도록 하여 우수한 시스템 성능의 유지가 가능하고, 정량적 평가된 정보를 바탕으로 사용자가 원하는 운영모드를 선택하여 지정할 수 있도록 하는 효과도 있다.
또한, 건물 에너지 절감과 사용자의 생산성 향상과 직결되어 경제적, 사회적인 기여가 가능하도록 하며, 홈오토메이션 시스템, 빌딩오토메이션 시스템 등에도 다양하게 적용되어 건물 에너지 절약, 쾌적한 실내 환경 제공, 재실자 생산성 향상, 환경조절 권한 부여를 통한 만족감 증대가 가능한 효과도 있다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 실시예들에 따른 환기 시스템의 제어 방법은 변화하는 외기조건 및 의사결정자의 요구조건(운영모드 선정 등)에 부합하도록 제어 대상인 피제어수단의 제어를 통한 환기 처리를 수행함으로써 건물 내의 환경 조절을 최적화한다.
여기서, 피제어수단은 대류 방식에 따른 환기모드인 하이브리드 방식 및/또는 강제급배기 방식에 따른 환기모드인 전열교환 방식 등에 의한 환기 제어를 위해 임의의 영역(예를 들어 침실, 거실 등)에 실외 공기를 유입하고 오염된 실내 공기를 배출시키기 위한 팬 모터 등이 포함될 수 있다. 또한, 보다 효율적인 건물 환경 조절이 가능하도록 하기 위해 이중외피 시스템이 피제어수단으로 더 포함될 수도 있다. 이외에도, 피제어수단에는 환기에 의해 건물 환경을 조절하기 위한 임의의 객체수단이 더 포함될 수 있음은 당연하다.
이하, 이중외피 시스템이 환기 시스템의 피제어수단으로 포함되는 경우를 예로 들어 본 발명의 실시예에 따른 환기 시스템 및 그 제어 방법을 설명하기로 한다. 다만, 이중외피 시스템을 포함하지 않는 통상의 환기 시스템에 대해서도 본 발명의 실시예에 따른 환기 시스템 제어 방법이 제한없이 적용될 수 있음은 당연하 다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 환기 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이중외피 시스템을 포함하는 환기 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 환기 시스템(100)은 환기 처리부(110), 센싱 처리부(120), 저장부(130), 통신부(140), 조정부(150) 및 제어부(160)를 포함할 수 있다. 환기 처리부(110)는 급기 덕트 및 배기 덕트를 통해 건물 내의 각 구분 영역(예를 들어, 침실, 거실, 욕실 등)의 급기구 및 배기구와 연결된다. 도시되지는 않았지만, 환기 처리부(110)는 주방렌지후드나 화장실 배기팬 등의 급속 환기 시스템과 연결될 수도 있다.
환기 처리부(110)는 의사결정자에 의해 선정된 제어모드(운전모드)에 따른 제어부(160)의 제어에 의해 각 구분 영역에 대한 환기를 수행한다. 환기 처리부(110)는 제어부(160)의 제어에 의해 하이브리드 방식 또는/ 및 전열 교환 방식 등에 따른 환기를 수행한다. 환기 처리부(110)는 건물 외부로 연결되도록 설치된 급/배기구 또는/ 및 공조기 등과 연결될 수 있고, 하이브리드 방식의 환기 처리와 전열 교환 방식의 환기 처리를 위한 구성 요소를 포함할 수 있다.
센싱 처리부(120)는 환기 시스템(100)의 처리를 위한 데이터를 수집하기 위해 설치된 각 센서로부터 센싱 정보를 수집하여 제어부(160)로 제공한다. 센싱 처리부(120)에 의해 수집된 센싱 정보 또는 기상 데이터에 따른 정보들, 즉 환경 정 보는 후술될 최적 제어값 연산을 위한 알고리즘에 따른 제어변수 결정시 이용될 수 있다.
센싱 처리부(120)는 각 센서로부터 외기온도, 풍향, 풍속, 실내 온도, 실내 CO2 농도, 재실자 유/무, 개구부(예를 들어, 창, 문 등) 개폐정도 등 중 하나 이상에 관한 정보를 수집할 수 있다. 센싱 처리부(120)는 예를 들어 건물 내부의 구분 영역(예를 들어, 침실, 거실, 욕실 등)의 이산화탄소 농도를 측정하기 위한 센서(225-1, 225-2)로부터 센싱 정보를 수집할 수 있다. 환경 정보 중 일사 조건, 외기 온습도 조건, 풍압 및 풍속에 따른 풍압 조건 등에 정보는 저장부(130)에 저장된 기상 데이터로부터 수집될 수도 있다. 기상 데이터는 예를 들어 로컬 기상 데이터 수집 장치로부터 인터넷 네트워크를 통해 제공받을 수도 있다.
저장부(130)는 환기 시스템(100)의 구동을 위한 프로그램, 설정 정보 등과 일사 조건, 외기 온습도 조건, 풍압 및 풍속에 따른 풍압 조건 등에 대한 기상 데이터를 저장한다. 또한, 저장부(130)는 의사결정자에 의해 지정된 제어모드에 대한 지정 정보, 실시간 계수 추정 기법(on-line parameter estimation)에 의해 추정되고 업데이트되는 미지계수에 대한 정보 및 환기전략(표1 참조)에 대한 설정 정보 등을 더 저장할 수 있다.
통신부(140)는 네트워크를 통해 사용자 단말기(260) 및/또는 정보 제공 장치(260)와 정보를 송수신한다. 예를 들어, 통신부(140)는 정보 제공 장치(250)와 네트워크를 통해 결합되어 환기 시스템(100)의 구동 상태, 구동 결과 등에 대한 정보를 정보 제공 장치(260)로 제공하고, 사용자는 사용자 단말기(260)를 이용하여 정보 제공 장치(260) 또는 환기 시스템(100)에 접속하여 해당 정보를 열람하거나 환기 시스템(100)의 제어모드 변경 등을 위한 제어 명령을 입력할 수 있다.
조정부(150)는 의사결정자에 의해 선정된 제어모드(운전모드)에 따른 제어부(160)의 제어에 의해 피제어수단의 상태를 조정하고 동작을 제어한다. 조정부(150)는 환기 처리부(110)와 통합되어 구현되거나 환기 처리부(110)의 일 구성요소로 포함될 수도 있다. 조정부(150) 또는/및 환기 처리부(110)에 의한 피제어수단의 동작 제어는 이후 도 2를 참조한 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
제어부(160)는 환기 시스템(100)이 건물의 구분 영역에 대한 환기 처리를 수행할 수 있도록 상술한 구성요소들의 동작을 제어한다. 또한, 제어부(160)는 의사결정자에 의해 선정된 제어모드에 따른 환기 처리를 위해 실시간 계수 추정을 수행하고, 최적화를 통한 비용 함수를 계산하며, 이에 따른 환기 전략을 결정한다. 결정된 환기 전략에 따라 피제어수단을 제어하기 위한 제어신호는 제어부(160)에 의해 생성되거나, 환기 처리부(110) 또는 조정부(150)에 의해 생성될 수 있다.
또한, 도시되지는 않았으나 환기 시스템(100)은 건물의 내부 및 외부에 대한 환경정보를 입력값으로 하여 시뮬레이션 모델의 출력값을 생성하는 모델 수행부와, 시뮬레이션 모델의 출력값을 이용하여 비용함수가 최소화되는 제어변수를 결정하는 제어변수 결정부와, 결정된 제어변수에 따른 제어신호를 생성하여 피제어수단으로 출력하는 제어신호 생성부를 별도로 포함하도록 구성될 수도 있다.
상술한 바와 같이, 본 실시예는 실내외 환경조건과 건물 사용자의 기호를 고려하여 환기 시스템(100)이 실시간 제어되도록 함으로써, 에너지 절약 및 실내 쾌적도를 향상시킬 수 있다.
이하, 도 2를 참조하여 환기 시스템(100)의 이중외피 시스템(200)을 피제어수단으로 포함하는 경우에 대해 간략히 설명한다.
도 2를 참조하면, 환기 시스템(100)은 피제어수단인 이중외피 시스템(200), 정보 제공 장치(250) 및 사용자 단말기(260)와 유/무선 네트워크를 통해 상호 연결될 수 있다. 환기 시스템(240)과 정보 제공 장치(250)는 일체화되어 구현되거나, 상호간에 정보 송수신이 가능하도록 유/무선 네트워크를 통해 연결될 수도 있다.
실내외의 환경변수와 사용자의 기호에 따라 실시간으로 최적의 실내 환경조건을 생성하도록 하기 위한 이중외피 시스템(200)은 센서부(201), 제1 외피(210), 제1 환기댐퍼(212), 제1 환기댐퍼 구동부(214), 제2 외피(220), 제2 환기댐퍼(222), 제2 환기댐퍼 구동부(224), 중공층(230), 루버(232), 루버 구동부(234)를 포함할 수 있다.
건물의 실내외 환경변수에 따른 이중외피 시스템(200)의 제어를 위해, 센서부(201)가 건물 또는 제1 및 제2 외피(210, 120) 중 하나 이상에 설치되고, 센서부(201)는 센싱한 센싱신호(측정신호)를 유선 또는 무선 전송 방식으로 환기 시스템(100) 및/또는 정보 제공 장치(250)로 전송한다. 센서부(201)에 의해 측정된 환경 정보는 환기 시스템(100) 및/또는 정보 제공 장치(250)로 제공되어, 후술될 최적 제어값 연산을 위한 알고리즘에 따른 제어변수 결정시 이용될 수 있다. 상술한 환경 정보는 센서에 의해 측정되지 않고 미리 설정된 시뮬레이션 모델에 의해 계산되어질 수도 있다.
센서부(201)는 환경 정보(예를 들어, 실내의 이산화탄소 농도, 실내외의 공기 온도, 벽체나 천장 등의 표면 온도, 조도, 휘도 등 중 하나 이상)를 측정하기 위한 하나 이상의 센서를 포함할 수 있으며, 센서부(201)에 포함되는 각종 센서는 측정하고자 하는 값에 대응하여 적절한 위치에 설치될 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 센서부(201)는 건물 내부의 구분 영역(예를 들어, 침실, 거실, 욕실 등)의 이산화탄소 농도를 측정하기 위한 센서(225-1, 225-2)를 포함할 수 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 건물의 실외측에 설치되는 제1 외피(210), 제1 외피(210)에 이격되어 중공층(230)을 형성하면서 제1 외피(210)의 실외측에 설치되는 제2 외피(220)가 구비된다. 제1 외피(210)의 상부 및 하부에는 제1 환기댐퍼(212)가 설치되고, 제2 외피(220)의 상부 및 하부에는 제2 환기댐퍼(222)가 설치된다. 중공층(230)에는 루버(232)가 설치된다.
이중외피 시스템(200)은 각 외피에 설치되는 환기댐퍼(212, 122)의 개폐정도와 중공층(230)에 설치되는 루버(232)의 경사각을 제어하여 일사량의 유입여부 및 중공층(230)에서 완충된(buffered) 기류의 실내유입 또는 실외배출 여부를 조절함으로써 건물의 실내 환경을 제어한다.
이중외피 시스템(200)은 최적의 실내 환경을 조성하기 위한 환기 시스템(100)과 유선 또는 무선 네트워크에 의해 연결된다. 즉, 환기 시스템(100)은 이중외피 시스템(200)의 구동부(214, 124, 134)와 직접 연결될 수도 있으나, 유/무선 인터넷, 인트라넷 등의 네트워크를 통해 연결될 수도 있다.
이로써, 이중외피 시스템(200)은 사용자(거주자 또는 관리자 등)가 재실 중 인 경우뿐 아니라 원격지에서도 실시간 제어될 수 있다. 아울러, 후술되는 바와 같이, 사용자는 사용자 단말기(260)를 이용하여 네트워크를 통해 정보 제공 장치(250)에 접속함으로써 웹상에서 환기 시스템(100)에 의한 시뮬레이션 결과, 환기시스템의 제어 결과, 피제어수단의 동작 결과 상태, 적응최적제어모델에 따른 결정 결과 등을 확인할 수 있고, 사용자가 원하는 제어모드로의 전환 설정 등을 제어할 수도 있다. 전술한 바와 같이, 정보 제공 장치(250)와 환기 시스템(100)이 일체화되어 구현된 경우 사용자 단말기(260)는 네트워크를 통해 환기 시스템(100)에 직접 접속하여 전술한 처리가 가능할 것이다.
여기서, 환기 시스템의 운전모드는 에너지 절약모드, 쾌적모드, 이산화탄소 농도에 따른 자동모드 등으로 분류될 수 있으며, 사용자는 하나 이상을 선택하여 지정된 운전모드로 동작되도록 지정할 수 있다. 사용자는 조건(예를 들어, 시간대별, 실내 이산화탄소 농도별 등)에 따라 구분되도록 복수개의 운전모드를 일괄 선택하여 부합되는 조건에 따라 지정된 운전모드로 개별 동작되도록 할 수도 있다.
환기 시스템(100)은 센서부(201)로부터 센싱되어 입력되는 센싱신호를 이용하여 건물의 환경변수 및 사용자의 기호에 따른 운전모드에 따른 환기 처리를 위해 제1 및 제2 환기댐퍼(212, 122)의 개폐여부, 개폐 정도 등을 제어한다.
사용자의 기호에 따른 운전모드로 이중외피 시스템(200)을 제어하기 위해, 환기 시스템(100)에는 건물의 사용자의 기호를 기준으로 각 운전모드에 관한 설정값들이 미리 저장될 수 있다.
또한, 환기 시스템(100)은 사용자에 의해 선택된 소정의 운전모드에 대응하 여 건물의 필요 냉난방에너지, 필요 환기량, 배기팬의 작동 유무 등 중 하나 이상을 계산하며, 이 값들에 근거하여 제1 환기댐퍼(212) 및 제2 환기댐퍼(222)의 개폐여부 및 개폐정도를 계산한다.
환기 시스템(100)에는 비용함수가 미리 설정되어 있으며, 비용함수는 각 실내 환경 요소에 대해 쾌적 범위를 벗어나거나 에너지 사용량이 증가함에 따라 비용이 증가하는 것으로 처리할 수 있다. 환기 시스템(100)에서는 센서부(201)의 입력값과 이에 기초하여 환기 시스템(100)에서 수행된 시뮬레이션 결과 및 적응최적제어모델에 따라 비용함수를 최소화하는 제어변수를 결정함으로써 피제어수단의 제어비용이나 환기처리 비용을 최소화하도록 한다. 최적제어모델에 관해서는 이후 관련도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
이를 위해, 환기 시스템(100)은 건물의 내부 및 외부에 대한 환경정보를 입력값으로 하여 시뮬레이션 모델의 출력값을 생성하는 모델 수행부와, 시뮬레이션 모델의 출력값을 이용하여 비용함수가 최소화되는 제어변수를 결정하는 제어변수 결정부와, 결정된 제어변수에 따른 제어신호를 생성하여 피제어수단으로 출력하는 제어신호 생성부를 포함하여 구성될 수도 있다. 모델 수행부는 미리 저장된 시뮬레이션 모델에서의 출력값(시뮬레이션 예측값)과 환경정보에 따른 측정값 간의 차이로 표현되는 목적함수가 최소화되는 미지계수를 연산 및 지속적으로 업데이트하여 시뮬레이션 모델을 보정할 수 있다.
한편, 일반적으로 건물에는 HVAC 시스템 등이 설치되어 냉난방이 이루어지며, 이 경우에는 이중외피 시스템(200)에 의해서만 실내 환경이 조절되는 것이 아 니므로, 환기 시스템(100)은 HVAC 시스템 등에 의해 공급되는 환기량을 고려하여 이중외피 시스템(200)에 의해 제공되어야 하는 필요 환기량을 계산할 수도 있다.
그러나 만일, 선택된 소정의 운전모드에 대응하여 건물의 필요 환기량이 정보 제공 장치(250)에 의해 계산되는 경우, 환기 시스템(100)은 네트워크를 통해 제공받은 계산값들에 근거하여 제1 환기댐퍼(212) 및 제2 환기댐퍼(222)의 개폐여부 및 개폐정도를 계산하여 제어신호를 전송할 수도 있다.
환기 시스템(100)로부터 전송된 제어신호에 대응하여 루버(232), 제1 환기댐퍼(212) 및 제2 환기댐퍼(222)와 같은 제어대상을 작동시키기 위해 제어대상마다 각각 구동모터를 포함하는 구동부(214, 124, 134)가 결합될 수 있다. 제어대상에 따른 구동부(214, 124, 134)의 구체적인 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
루버(232) 등 각 제어대상에 구동부(214, 124, 134)가 결합되면, 환기 시스템(100)은 구동부(214, 124, 134)에 구동신호를 전송하고 구동부(214, 124, 134)는 이를 적절한 신호로 변환하여 루버(232)가 계산된 경사각을 이루도록 작동시키고 제1 환기댐퍼(212) 및 제2 환기댐퍼(222)가 각각 계산된 개폐정도가 되도록 작동시킨다. 물론, 각 구동부(214, 124, 134)에 대한 제어를 위한 구동 제어부가 이중외피 시스템(200)에 더 구비될 수 있으며, 이 경우 구동 제어부는 환기 시스템(100)로부터 수신된 제어신호에 따라 각 구동부에 구동신호를 입력할 수도 있다.
사용자 단말기(260)는 유/무선 네트워크를 통해 환기 시스템(100) 또는/ 및 정보 제공 장치(250)에 접속함으로써 관련 데이터들(예를 들어, 시뮬레이션 결과, 피제어수단의 제어 상황, 적응최적제어모델에 따른 결정 결과 등 중 하나 이상)을 제공받을 수 있다. 또한, 사용자 단말기(260)는 네트워크를 통해 접속된 환기 시스템(100) 또는 정보 제공 장치(250)로 사용자 조작 명령(예를 들어, 운전모드 선택 등의 제어 명령)을 전송하여 피제어수단이 제어되도록 할 수 있다.
사용자 단말기(260)는 모니터링을 위한 표시부와 조작 패널을 구비할 수 있다. 사용자 단말기(260)는 네트워크를 통해 환기 시스템(100) 또는 정보 제공 장치(250)에 접속하여 필요한 동작을 수행할 수 있는 장치이면 족하며, 예를 들어 컴퓨터 장치, PDA(Personal Digital Assistant), 이동통신단말기 등이 이에 해당될 수 있다.
한편, 본 실시예에 따른 환기 시스템(100)은 근래에 건물에서 사용 빈도가 증가되고 있는 홈네트워크와 연계하여 구성될 수 있다. 이 경우 사용자는 인터넷 등 네트워크에 연결된 사용자 단말기(260)를 통하여 자신의 기호를 반영하는 가중치 또는/및 운전모드 선택정보 등을 입력하고, 이는 사용자 단말기(260)에 네트워크로 연결된 홈네트워크 서버로 전달된다.
통상 홈네트워크 서버에는 실내외 환경변수 측정을 위한 센서 연결부가 형성될 수 있으며, 이 경우 홈네트워크 서버는 본 실시예에 따른 환기 시스템(100)의 일부가 될 수 있다.
이중외피 시스템(200)은 제1 외피(210), 제2 외피(220), 제1 환기댐퍼(212), 제2 환기댐퍼(222) 및 루버(232)의 작동에 따라 중공층(230)에서 다양한 기류의 흐름이 나타나고, 이는 중공층(30) 및 실내로의 열전달 및/또는 환기 특성에 영향을 미치게 된다. 따라서 상, 하부의 환기댐퍼 개폐정도에 따른 중공층(230) 에서의 기류의 흐름을 수학적으로 해석할 필요가 있으며, 제1 환기댐퍼(212) 및 제2 환기댐퍼(222)의 개폐정도에 따른 기류의 이산적(discrete) 변화를 연속적으로 표현할 필요가 있다.
본 실시예는 이중외피 시스템(200)의 최적제어를 위해 실시간 보정되는 시뮬레이션 모델과 시스템의 성능을 향상시키기 위한 적응최적제어모델의 상호 이용 또는 개별적 이용이라는 특징을 가지고 있으므로, 이하 관련도면을 참조하여 각각에 대해 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 모델 보정 방법을 나타낸 순서도이고, 도 4는 2차원 열적모델(thermal model)을 나타낸 도면이고, 도 5는 중공층 내의 기류모드를 나타낸 도면이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 환기 시스템의 제어 방법을 나타낸 순서도이다.
도 3을 참조하여 본 실시예에 따른 건물 환경 조절 방법을 설명함에 있어, 환기 시스템(100)에서 수행되는 경우를 중심으로 설명하지만, 동일한 과정이 정보 제공 장치(250)에 의해 수행되거나 각 장치에서 개별적으로 수행되어 상호 검증되도록 할 수 있다.
환기 시스템(100)은 시스템의 동특성(dynamic characteristic)을 고려하여 최적의 건물 환경 조절이 가능하도록 구현되며, 이러한 기준에서 피제어수단(예를 들어, 배기팬, 이중외피 시스템 등)을 제어한다. 즉, 최적의 건물 환경 조절을 위해서는 이중외피의 동특성을 정확하고 빠르게 해석할 수 있어야 하며, 이를 통해 환경조건 및 내부 운전조건에 따른 시스템의 상태를 정확히 예측할 수 있다. 또한, 이를 위해, 환기 시스템(100)은 환기, 냉방, 난방, 조명 및 자연 채광 등 중 하나 이상에 관한 시뮬레이션 모델을 실시간 보정 및 업데이트함으로써 현재의 시스템 상태가 가장 잘 표현될 수 있도록 유지 관리한다. 이에 의해, 건물 환경 조절을 위한 시스템이 단순한 물리적 통합이 아닌 성능중심의 통합이 가능하도록 할 수 있다.
환기, 냉방, 난방 등에 관한 시뮬레이션 모델의 일 예로서, 이중외피 시스템(200)의 반응을 설명하기 위한 수학적 모델은 열적모델(thermal model)과 기류모델(airflow model)을 포함하여 구성될 수 있다. 열적모델은 도 4에 예시된 바와 같이 이중외피에서 흡수, 반사되고 투과되는 태양 일사, 이중외피 및 중공층의 표면간 장파복사, 제1 외피(210) 및 제2 외피(220)와 루버(232) 표면에서의 대류열 전달 현상을 고려한 것이다. 도 4의 x1은 실외 유리창(제1 외피) 온도, x2는 실내 이중창(제2 외피)의 바깥쪽 온도, x3은 실내 이중창의 실내측 온도, x4는 루버 슬랫 온도, x5는 중공층 공기 온도, x6은 이중창 내의 중공층 공기 온도를 나타내며, hout, hca1, hca2, hca3, hca4, hin 각각은 대류열전달계수를 나타낸다.
기류모델은 도 5에 예시된 바와 같이 중공층에서 발생되는 10가지 기류 모드를 고려한 것이다.
도 5에서 실내 순환 모드인 (1)과 (2)는 중공층 온도와 실내온도의 차에 의해 발생되며, 중공층 내 기류 평균 속도(U ca )는 하기 수학식 1에 의해 산출될 수 있 다.
Figure 112009055100475-pat00014
여기서, u ca ,b 는 중공층 기류 속도(m/s)를, OH는 환기댐퍼의 열린 높이(m)를, D는 중공층 깊이(m)를, g는 중력가속도(m/s2)를, L은 중공층 높이(m)를, f는 형태손실계수(무차원)를, x 5 는 중공층온도(K)를, x in 는 실내온도(K)를 각각 나타낸다.
또한, 실외 순환 모드인 (3)과 (4)에서 중공층 기류속도(u ca )는 온도차뿐 아니라 표면풍압의 영향을 받는다. 풍압(p w )은 베르누이 방정식에 의해 수학식 2와 같이 표현될 수 있으며, 풍압에 의한 기류량(Q ca,w )은 수학식 3과 같이 표현될 수 있다. 또한, 수학식 2와 3에 의해 산출되는 풍압에 의한 기류속도(u ca ,w )는 수학식 4와 같다.
Figure 112009055100475-pat00015
Figure 112009055100475-pat00016
Figure 112009055100475-pat00017
여기서, C p 는 배출계수(무차원)를, ρ는 공기 밀도(kg/m3)를, u out 는 외부 풍속(m/s)을, c는 유량계수(무차원)를, n은 유량지수(무차원)를, A c 는 중공층 단면적(m2)을 각각 의미한다.
실외순환 모드에서 중공층 기류는 온도차와 표면 풍압의 영향을 동시에 받으므로 두 영향의 조합이 필요하며, 두 영향을 함께 고려한 기류량(Q ca )은 수학식 5와 같이 표현되며, 기류속도(u ca )는 수학식 6과 같이 표현된다.
Figure 112009055100475-pat00018
Figure 112009055100475-pat00019
여기서, Q ca ,b 는 온도차에 의한 중공층 기류량을 의미한다.
또한, 대각기류 모드인 (5) 내지 (8)에서 기류량(Q ca )과 중공층 기류 속도(u ca )는 수학식 7 및 8과 같이 각각 표현된다.
Figure 112009055100475-pat00020
Figure 112009055100475-pat00021
이에 비해, 기류모드 (9)는 복잡한 모델링과 자세한 설명이 필요하므로 단순화한 수학적 모델은 생략하기로 하되, 전술한 내용을 바탕으로 기류모드 (9)(및/또는 각 기류모드)는 수학식 9와 같은 상태 공간 방정식(state space equation) 형 태의 시뮬레이션 모델로 표현될 수 있다.
Figure 112009055100475-pat00022
여기서, x는 상태변수(state vector)를, A는 상태행렬 (state matrix)을, u는 제어변수(control or input variable)를, b는 부하벡터 (load vector)를, t는 시간(time)을 각각 의미한다.
또한, 상술한 5가지 환경조절 시스템(예를 들어 냉방, 난방, 환기, 조명, 자연채광)의 수학적 모델을 하나의 상태 공간 방정식 내에 표현할 수도 있다. 여기서 상태변수는 유리창 온도, 중공층 온도, 건물 내(예를 들어, 임의의 실 또는 존)의 공기온도, 각 표면(예를 들어 벽체, 천장, 유리창) 온도, 조도, 휘도, 이산화탄소 농도 등 중 하나 이상이 포함될 수 있다. 상술한 상태변수들은 센서에 의해 측정되거나 시뮬레이션 모델로부터 계산되어지거나, 적절한 값으로 가정되어질 수도 있다. 예를 들어, 표면 온도로서 벽, 천장 및 바닥의 표면 온도는 실내 공기온도와 일치하는 것으로 가정되거나, 휘도는 시뮬레이션 모델(예를 들어 RADIANCE의 pre-simulation)에서 계산되어지거나, 이산화탄소 농도는 실내 재실자의 수에 의해 가정되어질 수도 있다.
또한 상술한 상태 변수를 이용하여 PMV(Predicted Mean Vote), PPD(Predicted Percentage of Dissatisfied), DGI(Daylighting Glare Index), 공기질에 대한 PD(percentage Dissatified, %) 등 중 하나 이상이 계산되어질 수 있다.
이하, 도 3을 참조하여 본 실시예에 따른 시뮬레이션 모델 보정 방법을 설명한다.
단계 310에서 환기 시스템(100)은 환경 정보(즉, 기상 데이터 및/또는 시스템 상태변수)를 입력받고, 입력된 환경 정보를 미리 저장된 시뮬레이션 모델에 적용하여 시뮬레이션 출력값을 산출한다. 입력되는 환경 정보는 외기온도, 풍향, 풍속, 실내온도, 실내 CO2농도, 재실자의 유/무, 개구부(창, 문) 개폐정도 등 중 하나 이상일 수 있으며, 이는 기상 데이터를 이용하여 미리 설정된 시뮬레이션 모델에 의해 계산되거나 센서부(201)에 의한 센싱될 수 있다. 실시간 또는 일정 주기마다 입력되는 환경 정보는 이후의 처리 과정, 예를 들어 실시간 계수 추정 및 성능 최적화 과정에 이용되도록 하기 위해 가공될 수 있다. 여기서, 기상데이터는 과거에 누적된 기상에 관한 정보일 수 있으며, 예를 들어, 제공받고자 하는 항목(예를 들어, 기온, 습도, 풍속, 풍향 등)에 대해 기간을 지정하여 기상청 등으로부터 제공받거나 과거의 센싱 정보들이 누적된 정보일 수 있다.
단계 320에서 환기 시스템(100)은 목적함수를 이용한 실시간 계수 추정을 수행한다. 실시간 계수 추정은 일정 샘플링 간격동안 측정된 값과 시뮬레이션 모델에 의해 예측된 값(시뮬레이션 출력값)의 차이를 최소화하는 미지계수를 최적화하는 알고리즘을 이용하여 추정하는 과정으로 정의될 수 있다. 실시간 계수 추정은 개발된 수학적 모델(시뮬레이션 모델)을 실제 시스템의 반응(behavior)을 가장 적합하게 예측할 수 있도록 갱신(보정 또는 업데이트)하기 위해 이용될 수 있고(단계 330), 이는 결국 모델의 정확도를 향상시키며, 보다 정확한 시스템 성능 예측이 가 능하도록 한다.
실시간 계수 추정 기법에 따른 최적화 알고리즘은 입력된 환경 정보에 상응하는 실제 측정값과 수학적 모델(시뮬레이션 모델)의 예측값(단계 310에 의해 산출된 시뮬레이션 출력값)간의 차이를 최소화하여 시뮬레이션 모델에 내재된 미지계수(unknown parameters)를 추정 및 지속적으로 업데이트하는 것이다. 이를 통해 시뮬레이션 모델의 정확도를 향상시키고 보다 정확하게 현재 시스템의 성능을 예측할 수 있게 한다.
미지계수(ξ)는 목적함수(S)를 최소화하도록 하는 수학식 10에 의해 산출된다.
Figure 112009055100475-pat00023
Figure 112009055100475-pat00024
여기서, Yk는 관측벡터 (observation vector)를, Ψk를 이산상태공간의 상태 벡터(discrete state vector in discrete state space)를, z는 관측 횟수(number of observations)를, ξ은 미지 계수 벡터 (vector of unknown parameters)를, lb는 미지 계수의 하한 벡터 (lower bounds of the unknown parameters)를, ub는 미지 계수의 상한 벡터(upper bounds of the unknown parameters)를 각각 의미한다.
또한, 상술한 목적함수는 망각지수(forgetting factor) λ를 더 포함하여 수학식 11과 같이 표현될 수도 있다.
Figure 112009055100475-pat00025
Figure 112009055100475-pat00026
여기서, 망각 지수는 0<λ≤1의 값으로 지정될 수 있으며, 1보다 작은 양수로 지정된 경우 최근 데이터들이 상대적으로 가중되어 산출되어짐을 알 수 있다.
앞서 설명한 수학식 9로 표현되는 이중외피 시스템(200)의 수학적 모델은 대류열전달계수(hout, hca1, hca2, hca3, hca4, hin - 도 3 참조), 형태손실계수(수학식 1 참조) 및 유량계수(flow coefficient)와 유량지수(flow exponent)(수학식 3, 7 및 8 참조)와 같은 미지계수를 포함한다. 이러한 미지계수들은 해석적 또는 종래기술에 따른 어떠한 방법에 의해 계산될 수 없으므로 본 실시예에서는 실시간 계수 추정 기법에 의해 계산하는 새로운 개념이 제안된다.
이하, 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 최적화 알고리즘을 이용한 환기 시스템 제어 방법을 설명한다.
본 실시예에서 환기 시스템 제어 방법은 시뮬레이션 모델에 내재된 불확실한 파라미터의 해결을 위해 계수추정기법(parameter estimation)을 이용하여 시뮬레이션 모델을 실시간으로 추정, 보정, 업데이트를 할 수 있다. 그리고, 실시간으 로 추정된 환기 시스템 모델은 동특성을 고려한 제어방식 중 예를 들어 수치적 방법의 구배법(gradient method)에 근거하여 환기 시스템의 제어변수(예를 들어 에너지 비용, 불만족도(PD, Percentage Dissatisfied, %), CO2농도 등)를 최적화 할 수 있다. 또한 인터넷 등의 네트워크와 연계하여 사용자가 사용자 단말기(260)를 통해 환기 시스템(100) 등에 접근할 수 있다.
즉, 환기 시스템(100)의 성능을 최적화하고 최적의 환기전략을 제시하도록 하는 최적 제어변수는 시스템 상태변수의 시뮬레이션 출력값을 이용하여 계산된다. 즉, 외기온도, 풍향, 풍속, 실내온도, 실내 CO2농도, 재실자의 유/무, 개구부(창, 문) 개폐정도 등에 대한 환경 정보가 환기 시스템(100)에 제공되면, 환기 시스템(100)은 수학적 시뮬레이션 모델과 최적화 알고리즘을 이용하여 최적제어 변수를 산출한다.
환기 시스템(100)은 미리 설정된 복수의 운전모드(예를 들어, 에너지 절약모드, 쾌적 모드, 실내 CO2농도에 따른 자동모드 등 중 하나 이상) 중 어느 하나의 운전모드(또는 지정조건에 따라 개별 적용되는 복수의 운전모드)로 설정되고, 이에 따라 건물 환경 시스템을 제어한다.
도 6을 참조하면, 환기 시스템(100)이 동작 개시(단계 610)되면, 단계 620에서 환기 시스템(100)은 사용자로부터 제어모드 지정 정보를 입력받아 저장한다. 제어모드 지정 정보는 유/무선 네트워크를 통해 사용자 단말기(260)로부터 제공받을 수도 있다.
단계 630에서 환기 시스템(100)은 최적 제어 변수를 업데이트하기 위해 지정된 시간이 경과하였는지 판단한다. 여기서, 최적 제어 변수는 예를 들어 급기량, 외기 도입량 등의 결정 및 제어를 위한 최적의 제어변수값일 수 있다. 최적 제어 변수의 업데이트 시점인 경우 단계 640으로 진행하여 시뮬레이션 모델을 보정한 후 단계 650으로 진행한다. 시뮬레이션 모델의 보정은 예를 들어 최적 제어 변수의 업데이트를 위해 지정된 시간, 실시간 또는 미리 지정된 시간 주기마다 수행되거나 환경 정보가 입력될 때마다 수행될 수도 있다.
단계 650에서 환기 시스템(100)은 미리 지정된 비용함수의 계산을 통해 시뮬레이션 모델의 최적 제어변수를 산출한다. 최적화 제어변수의 산출을 위해 예를 들어 MATLAB 최적화 툴박스(optimization toolbox)의 FMINCON 함수가 사용될 수 있으며, 이를 이용하여 지정된 제어모드에 적합한 최적의 환기전략이 결정될 수 있다.
여기서, 최적 제어 변수는 환기 시스템(100)의 성능을 정량적으로 평가할 수 있는 비용함수가 최소화되도록 하는 제어 변수일 수 있으며, 일정시간 간격마다 반복하여 현재의 외기 및 제어모드에 적합하도록 업데이트될 수 있다. 비용함수는 에너지, 시쾌적, 열쾌적, 환기성능 등에 관한 유틸리티 함수일 수 있다. 예를 들어, 에너지 모드의 경우 환기 시스템(100)에 의한 건물의 에너지 사용량으로서, 환기 시스템(100)의 동작에 의해 건물의 에너지 사용량이 증가하면 비용함수의 값도 증가하게 된다.
비용함수가 최소화되는 제어변수를 결정하기 위한 수식은 하기 수학식 12와 같이 표현될 수 있다.
Figure 112009055100475-pat00027
여기서, t1, t2는 각각 시작 시각과 종료 시각을 의미하며 그 시간간격(즉, t2 - t1)은 목적함수(J)를 최적화하는 시간간격(제어 시간간격)이다. E는 에너지 비용, C는 CO2농도이다. x는 제어변수이며, 각 제어모드(예를 들어, 에너지 절약 모드, 쾌적 모드, CO2농도 모드, 자동모드 등)에서 예를 들어 환기 시스템(100)의 배기팬 작동 유/무, 작동시의 팬 풍량(CMH, m3/h)을 의미한다. P는 불만족도(PD, Percentage Dissatisfied, %)는 실내 공기질에 대해 사람이 느끼는 불만족도를 의미하며, 예를 들어 Fanger(1988)가 제시한 바와 같이 3등급으로 구분될 수 있다. w1 내지 w3은 가중치를 의미하며, 이는 사용자의 제어모드 선정에 의해 결정될 수 있으며, 사용자는 환기 시스템(100) 또는/및 정보 제공 장치(260)에 접속된 웹 브라우저 상에서 직접 조정(예를 들어, 슬라이드 바의 작동 또는 수치의 입력 등)하여 적절한 가중치를 결정할 수도 있다. 위에서 예시한 수학식 12의 상한값은 사용자가 원하는 값으로 변경 가능할 수 있다.
단계 660에서 환기 시스템(100)은 단계 650에 의해 산출된 최적제어변수를 참조하여 최적의 환기 전략을 결정하고 환기 동작을 수행한다. 환기 동작의 수행을 위해 환기 시스템(100)은 각 피제어수단의 제어를 위한 제어 신호를 생성하여 전송하거나 시스템에 포함되거나 직접 연결된 피제어수단의 동작을 제어할 것이다. 이때, 환기 시스템(100)은 피제어수단의 제어를 위해 산출된 최적 제어변수에 따라 피제어수단을 제어하기 이전에, 수학식 등에 따라 계산된 값에 근거한 시뮬레이션을 실시하여 원하는 실내 환경이 조성되는지 여부를 확인한 후 피제어수단을 제어하기 위한 동작을 수행할 수도 있다.
환기전략들은 건물 평형대 분석에 의해 다양하게 제시될 수 있으며, 표 1에 예시된 바와 같이 운영방식, 외기공급량 결정기준(예를 들어 상시환기(CAV) 또는 CO2 제어환기(DCV-CO2) 등), 급기구 설치위치, 급/배기량 등으로 구분될 수 있다.
표1. 10가지 환기전략의 예시
ID# 운영방식 외기공급량 결정기준 급기구 설치위치 급·배기량(CMH)
1 하이브리드 방식 CAV 침실1 0/60/120/180/240/300
2 침실1+거실
3 침실1+거실+침실2
4 DCV-CO2 침실1
5 침실1+거실
6 침실1+거실+침실2
7 전열교환 방식 CAV 침실1 0/100/150/200/250/300
8 침실1+거실
9 DCV-CO2 침실1
10 침실1+거실
단계 660을 통해 결정된 환기 전략 및 환기 수행 결과 등의 관련 정보(예를 들어, 센서부로부터 수집된 데이터, 시뮬레이션 결과, 피제어수단의 제어 상황, 단계 640 또는/및 단계 650에서 계산된 결과 데이터, 최적제어모델에 따른 결정 결과 등 중 하나 이상)는 네트워크를 통해 사용자 단말기(260)로 제공될 수 있다.
이후, 단계 680에서 환기 시스템(100)은 사용자 단말기(260)로부터 환기 시스템(100)의 환기 처리를 위한 제어모드 변경이 지시되었는지 여부를 판단한다. 만일 제어모드 변경이 지시되었다면 제어모드의 변경 저장을 위해 단계 620으로 진행하고, 그렇지 않은 경우에는 단계 630으로 진행한다. 이를 위해, 사용자는 사용자 단말기(260)를 이용하여 네트워크를 통해 환기 시스템(100)에 접근(또는 정보 제공 장치(250)를 통한 간접적 접근)이 가능하도록 구성될 수 있다.
만일 도 6에 예시된 과정이 환기 시스템(100)에 구현된 인공 지능에 의해 수행되고 사용자 단말기(260)와 통신망을 통해 연결되지 않았다면, 단계 670은 생략될 수도 있다.
상술한 바와 같이 환기 시스템(100)(또는 정보 제공 장치(250))에 사용자 단말기(260)가 유/무선 네트워크를 통해 접근 가능하므로, 사용자는 실외에 있을 때에도 환기 시스템(100)의 처리 동작 등을 모니터링할 수 있고, 필요에 따라서는 운전모드를 변경하거나, 직접 피제어수단을 원하는 방식으로 제어할 수 있게 된다. 네트워크를 통해 접근하는 과정에서 환기 시스템(100)은 적절한 권한 체계를 사용자별로 설정하여, 사용자 간의 제어 충돌이 일어나지 않도록 할 수 있다.
상술한 환기 시스템 제어 방법은 소프트웨어 프로그램 등으로 구현될 수도 있다. 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저장매체(computer readable media)에 저장되고, 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 상기 방법을 구현한다. 정보저장매체는 자기 기록매체, 광 기록매체 및 캐리어 웨이브 매체를 포함한다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 환기 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이중외피 시스템을 포함하는 환기 시스템의 구성을 개략적으로 나타낸 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 시뮬레이션 모델 보정 방법을 나타낸 순서도.
도 4는 2차원 열적모델(thermal model)을 나타낸 도면.
도 5는 중공층 내의 기류모드를 나타낸 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 환기 시스템의 제어 방법을 나타낸 순서도.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
100: 환기 시스템 110: 환기 처리부
120: 센싱 처리부 130: 저장부
140: 통신부 150: 조정부
160: 제어부 200 : 이중외피 시스템
201 : 센서부 210 : 제1 외피
212 : 제1 환기댐퍼 214 : 제1 환기댐퍼 구동부
220 : 제2 외피 222 : 제2 환기댐퍼
224 : 제2 환기댐퍼 구동부 230 : 중공층
232 : 루버 234 : 루버 구동부
240 : 제어장치 250 : 정보 제공 장치
260 : 사용자 단말기

Claims (29)

  1. 환경정보를 입력값으로 하는 시뮬레이션 모델의 출력값을 생성하는 모델 수행부;
    상기 출력값을 이용하여 비용함수가 최소화되는 제어변수를 결정하는 제어변수 결정부; 및
    실내 환기 처리를 위해 지정된 피제어수단이 상기 결정된 제어변수에 따라 제어되도록 하는 제어신호 생성부를 포함하되,
    상기 비용함수가 최소화되는 상기 제어변수는 하기 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 환기 시스템.
    Figure 112011044586452-pat00047
    여기서, t1은 시작 시각, t2는 종료 시각, w1 내지 w3은 각각 가중치, E는 에너지 비용, C는 CO2농도, x는 제어변수, P는 불만족도(PD, Percentage Dissatisfied, %)를 각각 의미함.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 피제어수단은 급기팬, 배기팬 및 이중외피 시스템 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 환기 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제어변수 결정부는 상기 급기팬 및 상기 배기팬 중 하나 이상의 작동 여부 및 작동시의 팬 풍량 중 하나 이상에 대한 제어비용을 연산하고, 연산된 제어비용 중 최저 제어비용에서의 제어변수를 상기 제어변수로 결정하는 것을 특징으로 하는 환기 시스템.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 이중외피 시스템은 환기부와 차광부를 포함하고, 제1 외피와 제2 외피로 이루어지는 것을 특징으로 하는 환기 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제어변수의 결정은 미리 지정된 시간마다 반복되는 것을 특징으로 하는 환기 시스템.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    상기 환경정보는 외기온도, 풍향, 풍속, 실내 온도, 실내 CO2농도, 재실자의 유무, 개구부의 개폐여부 및 개폐 정도 중 하나 이상에 관한 정보인 것을 특징으로 하는 환기 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 모델 수행부는 미리 저장된 상기 시뮬레이션 모델에서의 출력값과 상기 환경정보에 따른 측정값 간의 차이로 표현되는 목적함수가 최소화되는 미지계수를 연산하여 상기 시뮬레이션 모델을 보정하는 것을 특징으로 하는 환기 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 목적 함수는 최소화되는 미지계수를 연산하기 위하여 하기 수학식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 환기 시스템.
    Figure 112009055100475-pat00029
    Figure 112009055100475-pat00030
    여기서, 상기 Yk는 관측벡터, 상기 Ψk는 이산상태공간의 상태 벡터, 상기 z는 관측 횟수, 상기 ξ는 미지 계수 벡터, 상기 lb는 미지 계수의 하한 벡터이며, 상기 ub는 미지 계수의 상한 벡터임.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 목적 함수는 망각지수(forgetting factor) λ를 더 포함하여 하기 수학식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 환기 시스템.
    Figure 112009055100475-pat00031
    Figure 112009055100475-pat00032
    여기서, 상기 망각 지수는 0 초과 및 1 이하의 값 중 어느 하나의 값으로 지정됨.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 제어변수는 네트워크를 통해 연결된 사용자 단말기로부터 수신되는 지정명령에 의해 지정된 운전모드에 상응하도록 결정되는 것을 특징으로 하는 환기 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 운전모드는, 에너지 절약모드, 쾌적모드, CO2농도모드, 자동운전모드로 이루어진 군으로부터 선택된 어느 하나 이상인 것을 특징으로 하는 환기 시스템.
  13. 환기 시스템에 있어서,
    하나 이상의 센서를 이용하여 환경정보를 수집하는 센싱 처리부;
    상기 수집된 환경정보를 입력값으로 하는 시뮬레이션 모델의 출력값을 생성하고, 상기 출력값을 이용하여 비용함수가 최소화되는 제어변수를 결정하여 실내 환기 처리를 위해 지정된 피제어수단이 제어되도록 하는 제어신호를 생성하는 제어부; 및
    상기 제어신호에 따라 환기 처리를 수행하는 환기 처리부를 포함하되,
    상기 비용함수가 최소화되는 상기 제어변수는 하기 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 환기 시스템.
    Figure 112011044586452-pat00048
    여기서, t1은 시작 시각, t2는 종료 시각, w1 내지 w3은 각각 가중치, E는 에너지 비용, C는 CO2농도, x는 제어변수, P는 불만족도(PD, Percentage Dissatisfied, %)를 각각 의미함.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 제어부는 급기팬 및 배기팬 중 하나 이상인 상기 피제어수단의 작동 여부 및 작동시의 팬 풍량 중 하나 이상에 대한 제어비용을 연산하고, 연산된 제어비용 중 최저 제어비용에서의 제어변수를 상기 제어변수로 결정하는 것을 특징으로 하는 환기 시스템.
  15. 삭제
  16. 제13항에 있어서,
    상기 제어부는 미리 저장된 상기 시뮬레이션 모델에서의 출력값과 상기 환경정보에 따른 측정값 간의 차이로 표현되는 목적함수가 최소화되는 미지계수를 연산하여 상기 시뮬레이션 모델을 보정하는 것을 특징으로 하는 환기 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 목적 함수는 최소화되는 미지계수를 연산하기 위하여 하기 수학식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 환기 시스템.
    Figure 112009055100475-pat00034
    Figure 112009055100475-pat00035
    여기서, 상기 Yk는 관측벡터, 상기 Ψk는 이산상태공간의 상태 벡터, 상기 z는 관측 횟수, 상기 ξ는 미지 계수 벡터, 상기 lb는 미지 계수의 하한 벡터, 상기 ub는 미지 계수의 상한 벡터, 상기 λ는 망각지수(forgetting factor)임.
  18. 환기 시스템의 제어 방법에 있어서,
    환경정보를 입력값으로 하는 시뮬레이션 모델의 출력값을 생성하는 단계;
    상기 출력값을 이용하여 비용함수가 최소화되는 제어변수를 결정하는 단계; 및
    실내 환기 처리를 위해 지정된 피제어수단이 상기 결정된 제어변수에 따라 제어되도록 하는 제어신호를 생성하는 단계를 포함하되,
    상기 비용함수가 최소화되는 상기 제어변수는 하기 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 환기 시스템의 제어 방법.
    Figure 112011044586452-pat00049
    여기서, t1은 시작 시각, t2는 종료 시각, w1 내지 w3은 각각 가중치, E는 에너지 비용, C는 CO2농도, x는 제어변수, P는 불만족도(PD, Percentage Dissatisfied, %)를 각각 의미함.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 피제어수단은 급기팬, 배기팬 및 이중외피 시스템 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 환기 시스템의 제어 방법.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 결정되는 제어변수는, 상기 급기팬 및 상기 배기팬 중 하나 이상의 작동 여부 및 작동시의 팬 풍량 중 하나 이상에 대한 제어비용을 연산하고, 연산된 제어비용 중 최저 제어비용에서의 제어변수인 것을 특징으로 하는 환기 시스템의 제어 방법.
  21. 제18항에 있어서,
    상기 제어변수의 결정은 미리 지정된 시간마다 반복되는 것을 특징으로 하는 환기 시스템의 제어 방법.
  22. 삭제
  23. 제18항에 있어서,
    상기 환경정보는 외기온도, 풍향, 풍속, 실내 온도, 실내 CO2농도, 재실자의 유무, 개구부의 개폐여부 및 개폐 정도 중 하나 이상에 관한 정보인 것을 특징으로 하는 환기 시스템의 제어 방법.
  24. 제18항에 있어서,
    미리 저장된 상기 시뮬레이션 모델에서의 출력값과 상기 환경정보에 따른 측정값 간의 차이로 표현되는 목적함수가 최소화되는 미지계수를 연산하여 상기 시뮬레이션 모델을 보정하는 단계를 더 포함하는 환기 시스템의 제어 방법.
  25. 제24항에 있어서,
    상기 목적 함수는 최소화되는 미지계수를 연산하기 위하여 하기 수학식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 환기 시스템의 제어 방법.
    Figure 112009055100475-pat00037
    Figure 112009055100475-pat00038
    여기서, 상기 Yk는 관측벡터, 상기 Ψk는 이산상태공간의 상태 벡터, 상기 z는 관측 횟수, 상기 ξ는 미지 계수 벡터, 상기 lb는 미지 계수의 하한 벡터이며, 상기 ub는 미지 계수의 상한 벡터임.
  26. 제25항에 있어서,
    상기 목적 함수는 망각지수(forgetting factor) λ를 더 포함하여 하기 수학식으로 표현되는 것을 특징으로 하는 환기 시스템의 제어 방법.
    Figure 112009055100475-pat00039
    Figure 112009055100475-pat00040
    여기서, 상기 망각 지수는 0 초과 및 1 이하의 값 중 어느 하나의 값으로 지정됨.
  27. 제18항에 있어서,
    상기 제어변수는 네트워크를 통해 연결된 사용자 단말기로부터 수신되는 지정명령에 의해 지정된 운전모드에 상응하도록 결정되는 것을 특징으로 하는 환기 시스템의 제어 방법.
  28. 제27항에 있어서,
    상기 운전모드는, 에너지 절약모드, 쾌적모드, CO2농도모드, 자동운전모드로 이루어진 군으로부터 선택된 어느 하나 이상인 것을 특징으로 하는 환기 시스템의 제어 방법.
  29. 제18항 내지 제21항 및 제23항 내지 제28항 중 어느 하나에 기재된 환기 시스템의 제어 방법을 수행하기 위하여 디지털 처리 장치에 의해 실행될 수 있는 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현되어 있으며 디지털 처리 장치에 의해 판독될 수 있는 프로그램을 기록한 기록매체.
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