KR101698224B1 - 건물 에너지 소비 분석 시스템 - Google Patents
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Abstract
에너지 분석 시스템은 건물 에너지 지출에 귀중한 입력을 제공한다. 본 시스템은 건물에서 에너지 소비가 어떻게 일어나는지, 에너지 총사용량(energy footprint)을 낮추기 위해 어떤 조치들이 취해질 수 있는지를 상세히 조사하는 것, 및 상세한 에너지 소비 분석을 실행하는 것을 돕는다. 분석은, 일례로서, 난방 평형점및 냉방 평형점 중 하나 또는 둘다를 결정하는 평형점 쌍 분석, 추가적인 검토를 위한 특정의 시간 간격으로 특정의 데이터(예를 들어, 에너지 소비 데이터)를 식별하는 예외 순위 분석, 또는 기타 분석을 포함할 수 있다. 본 시스템은 분석 결과를 사용자 인터페이스에 디스플레이할 수 있다.
Description
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 둘다 2009년 5월 8일자로 출원된, 발명의 명칭이 "Building Sensor Operational Data Analysis for Energy Saving System Control(에너지 절감 시스템 제어를 위한 건물 센서 동작 데이터 분석)"인 미국 가특허 출원 제61/176,855호 및 제61/176,790호를 기초로 우선권을 주장한다.
본 개시 내용은 건물 에너지 데이터를 획득하고 분석하는 것에 관한 것이다. 본 개시 내용은 또한 에너지 분석에 착수하여 분석 결과를 결정하고, 선택적으로, 그에 응답하여 조명, 난방, 냉방, 및 기타 에너지 소비 시스템과 같은 건물 시스템을 제어하는 것에 관한 것이다.
에너지 소비, 모니터링 및 관리는 현재 및 장래의 환경을 해치지 않는 친환경 인프라의 중요한 요소이다. 과거에, Sensus Machine Intelligence 사로부터 구할 수 있는 것과 같은 에너지 모니터링 시스템들은 건물에서 개별적인 장비의 부분들로부터의 에너지 데이터를 획득하고 분석해 왔다. 건물 에너지 지출, 성능 및 비용을 정확하게 결정하기 위해 에너지 데이터 중심적 분석 결과를 제공하는 것이 필요하다.
에너지 분석 시스템은 에너지 분석 결과를 제공한다. 에너지 분석 시스템은 프로세서, 프로세서에 결합된 통신 인터페이스, 및 프로세서에 결합된 메모리를 포함할 수 있다. 메모리는, 프로세서에 의해 실행될 때, 에너지 분석 시스템으로 하여금 네트워크 운영 센터로부터 에너지 데이터 연결 인터페이스를 통해 에너지 데이터 소스로의 데이터 연결을 설정하게 하고, 에너지 데이터 소스로의 데이터 연결을 통해 네트워크 운영 센터에서 에너지 데이터를 획득하게 하며, 네트워크 운영 센터에서 에너지 데이터에 대한 에너지 분석을 수행하여 분석 결과를 생성하게 하는 에너지 분석 논리를 포함할 수 있다.
에너지 분석은 에너지 데이터 내의 건물 비교 기준치 데이터를 결정하는 것, 에너지 데이터 내의 실제 소비 데이터를 결정하는 것, 및 건물 비교 기준치 데이터에서 시간 구간 내의 에너지 데이터의 비교 표준 편차를 결정하는 것과 비교 표준 편차와 실제 소비 데이터를 비교함으로써, 분석 결과로서, 예외 순위(exception rank)를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 예외 순위는 추가의 검토를 위한 실제 소비 데이터 내의 특정의 데이터를 식별할 수 있다.
다른 일례로서, 에너지 분석은 에너지 데이터로부터의 평형점 집합(balance point set)을 분석 결과로서 결정하는 것을 포함할 수 있다. 평형점 집합은 난방 평형점 집합 및 냉방 평형점 둘다를 포함할 수 있다. 본 시스템은 임의의 분석 결과를 디스플레이상의 사용자 인터페이스에 디스플레이할 수 있다.
이하의 도면 및 상세한 설명을 살펴보면, 다른 시스템, 방법, 특징 및 이점이 당업자에게 명백하거나 명백하게 될 것이다. 모든 이러한 부가의 시스템, 방법, 특징 및 이점이 이 설명 내에 포함되고 본 발명의 범위 내에 속하며, 첨부된 특허청구범위에 의해 보호되는 것으로 보아야 한다.
이하의 도면 및 설명을 참조하면 본 시스템 및 방법이 더 잘 이해될 수 있다. 도면 내의 구성요소가 꼭 척도대로 되어 있는 것은 아니며, 그 대신에 본 발명의 원리를 설명하는 것에 중점을 두고 있다. 게다가, 도면에서, 유사한 참조 번호는 상이한 도면에 걸쳐 대응하는 부분을 가리킨다.
도 1은 빌딩 에너지 분석을 위한 시스템의 개발 프레임워크의 일례를 나타낸 도면.
도 2a 및 도 2b는 건물 에너지 분석을 위한 시스템 아키텍처를 나타낸 도면.
도 3은 건물 에너지 분석을 위한 시스템을 구현하는 특정의 기계의 일례를 나타낸 도면.
도 4는 평형점 결정 논리를 나타낸 도면.
도 5는 kwh(kilowatt hour) 소비량 및 예외 순위 분석을 나타낸 도면.
도 6은 예외 순위를 결정하는 비교 논리를 나타낸 도면.
도 7은 건물 레벨 경고를 결정하는 경고 논리를 나타낸 도면.
도 1은 빌딩 에너지 분석을 위한 시스템의 개발 프레임워크의 일례를 나타낸 도면.
도 2a 및 도 2b는 건물 에너지 분석을 위한 시스템 아키텍처를 나타낸 도면.
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도 1은 건물 에너지 분석을 위한 시스템의 개발 프레임워크(1000)의 일례를 나타낸 것이다. 시스템을 개발하는 것과 관련하여 다음과 같은 것들이 수행될 수 있다:
EMF(Energy Management Framework, 에너지 관리 프레임워크)를 공동 개발하기 위한 전략 및 로드맵을 생성하는 것.
스마트 건물 플랫폼이 EMF를 증명하는 근거이고 또한 EMF 및 그의 프리미어 에너지 관리 응용 프로그램에 대한 자격증명으로서 역할하는 것을 내부적으로 시험하는 것.
에너지 관련 응용 프로그램을 개발, 배치 및 관리하는 독자적인 플랫폼을 정의함에 있어서 산업계를 이끌기 위해 EMF를 공동으로 개발하는 것.
진보된 공학 계산 및 데이터 관리 요구사항을 관리하기 위해, 예를 들어, 클라우드 서비스 OS를 사용하여 EMF를 배치하는 것.
건물 시스템 연결 및 통합을 위한 선도 기술을 조사하고 임의의 회사가 이용하는 플랫폼에서 부가적인 드라이버, 확장성 및 보안을 스케일링하는 것을 돕는 것.
시장이 발전함에 따라 부가의 기술을 이용하기 위해 EMF의 전략을 추가적으로 정의하는 것.
기존의 에너지 시스템 및 기술에 통합시키는 것.
전세계의 에너지/탄소 감축 실행 계획(스마트 그리드, INDE, 수요 반응 프로그램, 탄소 추적/관리/거래, 스마트 도시)의 일환으로서 특정 해결책들을 이용하기 위해 유틸리티 회사와 제휴하는 것.
도 2a 및 도 2b는 시스템의 아키텍처(1100)를 나타낸 것이다. 시스템은 자본 집약적인 방법에 대비하여 기존의 시스템 및 장비의 데이터 관리 및 분석에 기초한 에너지 데이터 중심적 방법을 제공할 수 있다. 시스템은 하드웨어 및 소프트웨어 애그노스틱(hardware and software agnostic) 방식으로 다수의 공급업체 솔루션 및 프로토콜과 연결되고 통합될 수 있다. 시스템은 포트폴리오 내의 하나 이상의 건물을 웹-기반 제어 기능을 갖는 네트워크 운영 센터에 연결시키는 개방 IP-기반 양방향(읽기/쓰기) 인프라를 제공할 수 있다. 시스템은, 일례로서, 다음과 같은 것들을 포함할 수 있다:
1) 설정점 제어 및 스케줄 최적화를 통해 연속적인 재커미셔닝(re-commissioning)을 전달하는 것,
2) 사용자 정의 옵션 - 순위, 심각성, 오류 비용, 위치 및 기타 - 에 의해 우선순위가 매겨지고, 매일 24시간 x 매주 7일(24x7)에 걸쳐 1분 간격까지 미세화된 자동화된 장비 오류 검출 및 진단을 전달하는 것,
3) 모든 장비에 걸친 설정점 및 스케줄에 대한 동작 가이드라인과 중앙 명령 센터를 통해 관리되는 건물의 포트폴리오에 대한 BAS 데이터를 설정하는 것,
4) 에너지 감축 - 1차년도에 최소 10% - 를 추적하는 측정가능한 계산된 월별 결과를 전달하는 것,
5) 기존의 유지 관리 수리 및 동작 응용 프로그램과 에너지 관리 시스템에 통합하는 것,
6) 필요에 따라 부가의 계량기, 서브-계량기, 센서를 공통의 플랫폼에 설치, 연결 및 통합시킬 수 있는 기능을 포함시키는 것,
7) 세계적 수준의 프로젝트 관리, 변화 관리 및 학습 기관에 의해 지원되는 것, 및
8) 클라이언트의 필요에 따라 쉽고 안전하게 확장하기 위해 확장가능 아키텍처를 통해 전달되는 것.
여전히 도 2a 및 도 2b를 참조하면, 아키텍처(1100)는 다음과 같은 것들을 포함한다:
건물(예를 들어, 회사 시설)에서: 미들웨어(middleware: 1102)는 시설 내의 하나 이상의 계량기 및 서브-시스템에 연결하기 위한 연결 인터페이스를 제공한다. 계량기는 유틸리티 계량기는 물론 임의의 BAS(Building Automation System), 조명 또는 보안 제어 시스템, 또는 기타 시스템을 포함할 수 있다.
사이트 웹 서비스(1104): 미들웨어(1102)는 수집하는 데이터를 시스템 NOC(Network Operations Center, 네트워크 운영 센터)(1106)에 전달한다. 미들웨어(1102)는 임의의 원하는 설비에 있는 현장에 설치된 웹 서비스(1104)로부터 에너지 데이터를 수신할 수 있다. 환언하면, 웹 서비스(1104)는 미들웨어(1102)로의 데이터 연결을 설정하고 건물 에너지 데이터를 미들웨어(1102)로 전송할 수 있다. 그렇지만, 파일 전송, 메시지 전달(웹 서비스 기반이거나 그렇지 않음), 공유 메모리, 또는 기타 데이터 전송 메커니즘을 비롯하여, 데이터를 미들웨어(1102)로 전달하기 위해 데이터 전송 메커니즘으로서 임의의 다른 유형의 연결 인터페이스가 이용될 수 있다.
시스템 NOC(1106): NOC(1106)는 모든 시설에 걸쳐 데이터를 수집하기 위해 SOA(Service-Oriented Architecture, 서비스-지향 아키텍처)를 사용할 수 있다. 그의 코어 서비스는 웹-기반 포털 또는 RIA(Rich Internet Application, 리치 인터넷 응용 프로그램)을 통해 분석 및 기타 데이터 관리 서비스를 사용자에게 제공한다. NOC(1106)의 특정의 구현 및 NOC(1106)가 제공할 수 있는 분석 결과의 일례에 대해 이하에서, 상세하게는 도 3 내지 도 6과 관련하여 논의한다.
외부 데이터 소스(1108): 그에 부가하여, NOC는 국립 기상 서비스(National Weather Service)와 같은 외부 데이터 소스로부터 관련 데이터를 수집하고, 또한 지역 에너지 가격 및 제3자 또는 회사 시스템에 관한 보고서를 획득할 수 있다.
부가 서비스(1110): 시스템 인프라의 다양성으로 인해, 부가 서비스가 코어에 계층화되어 있을 수 있다. 미들웨어(1102)는 수요 반응 프로그램을 지원하는 양방향 통신을 가진다. 부가 서비스는 또한 회사 시설 관리자 및 조작자가 동작에 관한 정보를 공유할 수 있는 공동 작업 소셜 네트워크를 포함한다. 부가 서비스는 또한 회사 건물의 LEED 인증을 주도하고, 탄소 추적 및 완화 서비스와 기타 서비스를 수행할 수 있다.
시스템 에너지 관리 데이터 서비스는 시설의 운영의 포괄적인 뷰를 전달하는 독자적인 방식을 제공한다. 시스템은 모든 관련 시설 데이터의 실시간/간격 데이터 획득 및 분석을 통해 연속적인 최적화된 제어를 구현할 수 있다. 시스템 EEMS(Enterprise Energy Management System, 기업 에너지 관리 시스템)는 다음과 같은 것들을 포함하거나 수반할 수 있다: (1) 물리적 현장 평가, (2) 과거 공과금 청구서 분석, (3) 유틸리티 계량기 간격 데이터 분석, (4) 전체적인 시설 관리 분석, (5) 실시간 자동화된 장비 오류 검출, 및 (6) 에너지 소싱 및 수요 반응 에너지 관리. 이들 입력으로부터, 시스템 에너지 관리 시스템은 실현된 에너지 감소 및 비용 절감을 가져오는 실행가능한 정보를 제공하는 보고서, 대시보드, 및 경고의 형태로 통찰을 발생한다.
시스템은 시설 구내를 상세히 감사하는 것으로 시작할 수 있다. 기계 유형, 레이아웃 및 건물 구조, 동작 시간, 건물 자동화 능력, 그리고 잠재적인 부가의 계량 및 서브-계량의 필요성을 전체적으로 문서화하기 위해 시설이 조사된다. 각각의 건물의 고유한 특성을 관찰하는 데 특정의 주의가 요구된다. 답사는 구내의 레이아웃, 엔지니어링, 및 동작 상태에 관한 중요한 기초 정보를 제공한다.
과거 공과금 청구서 분석은 시스템 구현의 그 다음 단계이다. 과거 공과금 청구서 분석은 시간에 따른 공과금 청구서 경향 - 일반적 또는 계절에 따른 에너지 경향을 포함함 - 에 대한 깊이 있는 이해를 제공한다. 이 정보는 에너지 절감 기회가 인식될 수 있도록 건물이 관리되는 방식을 이해하는 데 중요하다. 이는 또한 나중의 에너지 절감 대책과 비교될 수 있는 벤치마크를 제공한다. 그에 부가하여, 이 단계 동안에 요금 청구 오류를 발견하는 일 - 이는 직접적인 절감의 기회임 - 이 흔히 있다.
계량기 간격 데이터 분석은 시스템 솔루션의 제3 단계이다. 에너지 소비에 관한 데이터를 획득하기 위해, 에너지 데이터 미들웨어(1102)가 설치되고 현장의 유틸리티 계량기에 연결된다. 미들웨어(1102)는 건물 자동화 시스템을 비롯한 건물 내의 각각의 계량기로부터 유틸리티 데이터를 수집하는 데 사용된다. 이 데이터는 이어서 건물, 섹션 또는 층별로 소비 내역을 얻기 위해 정제되고 수집되며, 강력한 EEMS 도구에서 검토될 수 있다. 요금 청구 분석과 마찬가지로, 이 정보는 경향을 알아내고 장래의 에너지 절감 전략을 벤치마크하는 데 사용된다.
미들웨어(1102)는 각각의 건물 시스템 및 건물 내의 장비로부터 데이터를 추출한다. 장비가 작동하고 건물이 운영되는 방식에서의 미묘한 특징을 전체로서 관찰하기 위해 이 데이터가 시간에 따라 추적된다. 수개월, 심지어 수년의 데이터가 수집됨에 따라, 계절성, 점유율, 및 이용율에 관련된 거시적 경향 모두가 나타난다. 이러한 경향은 전력 사용량 및 기타 메트릭을 상황에 맞춰 수정하는(contextualize) 데 도움을 주며, 그로써 건물 운영 및 추가적인 절감 기회에 대한 훨씬 더 많은 통찰이 가능하게 된다.
시스템 솔루션은 분단위로 미들웨어(1102)에 의해 포착된 데이터를 이용한다. 이러한 세분화된 입도 레벨은 시스템 솔루션이 이전에 검출할 수 없었던 실시간 경향 및 문제점을 식별하는 것을 용이하게 해준다. 그에 부가하여, 이는 문제점에 우선순위를 부여하고 그의 계속된 무시 또는 체계적인 비효율성에 대한 유형 비용을 제안하는 실시간 실행가능 보고를 제공한다. 자동 오류 검출은 고작 3주간의 수집된 데이터로 시작하고, 시스템 계약의 기간 동안 계속된다.
미들웨어(1102)는 임의의 통합된 시스템과의 양방향(읽기/쓰기) 기능을 제공한다. 이것은 그에 연결된 시스템의 연중무휴 연속적인 최적화된 제어를 용이하게 해준다. 미들웨어(1102)는 임의의 이전의 개별 시스템 간의 완전 폐루프 고급 수학 및 논리를 가능하게 해주는 지능 계층(intelligence layer)을 가진다. 미들웨어(1102)는 또한 웹 서비스를 전송하고 사용한다. 예시적인 웹 서비스는 비필수적인 조명을 끄고 냉각수 및 HVAC 구역에 관한 설정점을 변경함으로써 전기 부하를 자동으로 차단(shed)하도록 보드 논리 및 제어 장치 상의 미들웨어(1102)를 트리거하는 CNE(Constellation New Energy)로부터의 ADR(Automated Demand Response, 자동 수요 반응) 통지 및 가격 레벨 신호일 것이다.
따라서, 시스템 및 NOC(1106)는 네트워크 운영 센터(1106)로부터 에너지 데이터 미들웨어(1102)를 통해 에너지 데이터 소스(1104)로의 데이터 연결을 설정할 수 있다. 이들은 이어서 에너지 데이터 소스(1104)로의 데이터 연결을 통해 네트워크 운영 센터(1106)에서 에너지 데이터를 획득할 수 있다. 시스템 및 NOC(1106)는 또한, 예를 들어, 도 3 내지 도 6과 관련하여 이하에 기술하는 바와 같이, 분석 결과를 생성하기 위해 네트워크 운영 센터(1106)에서 에너지 데이터에 대한 에너지 분석을 수행할 수 있다.
시스템 솔루션의 다른 구성요소는 전략적 에너지 소싱 및 수요 반응 에너지 계획이다. 에너지 소싱 전문가는 각각의 시설이 그 시장에서 이용가능한 최저 비용 및/또는 가장 친환경적인 전력(greenest power)을 찾는 데 도움을 줄 것이다. 친환경 옵션은 시설의 에너지 요구사항을 재생가능 에너지원(풍력, 소수력, 매립지 가스 및 바이오매스를 포함함)으로 보완하여, 새로운 재생가능 발전소의 건설을 직접 지원할 수 있는 전기 대체 수단을 제공하는 것을 포함한다. 시스템 수요 반응 솔루션은 시설에 직접 수익(direct revenue)을 제공할 수 있는 부가 서비스이다. 시설은 지역 ISO의 수요 반응 프로그램에 가입하고 합의된 횟수만큼 부하를 차단하도록 합의하는 것과 교환으로 참여에 대한 연간 지불을 받는다. 시스템은 시설 운영에 대한 영향을 최소화하는 수요 반응 솔루션을 제작하는 것을 돕는다. 에너지 소싱 및 수요 반응 둘다는 고객에게 가치를 전달하면서 지역 규제를 충족시키도록 관리된다.
시스템 솔루션은 몇가지 영역에서 비용 절감을 달성한다. 가장 주목할 만한 점은, 총 에너지 소비의 감소와 예정된 및 예정되지 않은 유지 관리 둘다의 감소를 통해 절감이 달성된다는 것이다.
건물 관리 시퀀스가 가장 경제적으로 실행되도록 최적화될 때 에너지 절감이 일어난다. 비어 있는 건물을 전용량으로/그에 가깝게 운전하는 것과 같은 낭비 상황이 쉽게 제거된다. 잘못 구성된 그리고 심지어 수리를 필요로 하는 기계를 식별하는 시스템 분석 솔루션을 통해 보다 미묘한 개선이 식별될 수 있다. 시스템 솔루션의 자동 오류 검출 및 진단 도구는 문제점의 명확한 이해를 제공할 뿐만 아니라, 문제점이 해결되지 않은 채로 놔둘 경우의 재정적 결과를 제안한다. EEMS의 보고는 건물의 상태를 단순히 평가하는 것보다 조사하는 데 인시(man-hour)를 덜 필요로 하는 세부 수준을 제공하며, 그로써 시설팀이 자유롭게 가장 유망한 에너지 절감 기회를 찾는다.
효율적인 건물 운영은 예정된 유지 관리 비용의 감소를 가져온다. 이것은 장비의 수명을 증가시키고 교체 빈도수를 감소시키며, 그로써 새로운 자본재 구입을 추천하기 보다는 시설이 가지고 있는 장비를 사용하여 시설이 그의 동작을 최적화할 수 있다. 비효율적인 기계의 검출에 기초하여, 예정되지 않은 유지 관리 비용도 역시 감소된다. 어떤 기계는 원하는 최종 결과(예를 들어, 방을 72도로 냉방하는 것)를 달성할 수 있지만, 그의 수명을 절반으로 단축시키는 아주 비효율적인 방식으로 그렇게 한다. 일례로서, 난방 및 냉방 모드 둘다에서 동작하고 있는 기계는 뜨거운 공기와 차가운 공기를 혼합함으로써 72도의 최종 온도를 달성할 수 있을지도 모른다. 그렇지만, 이것은 아주 비효율적이고, 기계를 갑자기 고장나게 할 수 있다.
또한, 시스템 솔루션은, 주요 자본재 구입을 필요로 하지 않고, 직접적이고, 연속적이며 신뢰성있는 에너지 절감을 제공한다. 시스템 솔루션은, 에너지 소비를 최적화하고 장비의 수명을 최대화함으로써, 시설이 이미 가지고 있는 장비를 시설이 최대한 사용하도록 도움을 준다. 그의 데이터 기반 솔루션을 통해, 시스템은 정보 기술 기반 비즈니스 인텔리전스 기능을 시설 에너지 관리의 세계에 가져다 주기 위한 독자적인 방법을 시장에 제공한다.
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도 3은 건물 에너지 분석을 위한 시스템을 구현하는 특정의 기계(2500)의 일례를 나타낸 것이다. 기계(2500)는, 예를 들어, 네트워크 운영 센터(1106)의 전부 또는 일부를 구현할 수 있다. 기계(2500)는 프로세서(2502), 메모리(2504) 및 디스플레이(2506)를 포함하고 있다. 통신 인터페이스(2508)는 기계(2500)를 에너지 데이터 소스(2510) - 건물 센서, 유틸리티 회사 계량기, 날씨 센터, 중재기 장치(예를 들어, Richards-Zeta Mediator), 및 기타 데이터 소스 등 - 에 연결시킨다. 디스플레이(2506)는 보고서(2512) - 이상에서 또는 이하에서 기술되는 보고서 등 - 를, 로컬적으로 또는 원격적으로, 기계(2500)와 상호작용하는 조작자에게 제시할 수 있다.
기계(2500)는 또한 에너지 데이터베이스(2514)를 포함한다. 에너지 데이터베이스(2514)는 기계(2500)가 처리하는 임의의 데이터를 저장할 수 있다. 일례로서, 에너지 데이터베이스(2514)는 센서 샘플(2516)(예를 들어, 건물 에너지 소비 장치의 에너지 소비 또는 성능의 샘플), 에너지 메트릭(2518)(예를 들어, 선택적으로 에너지 KPI에 기초하여 측정된 또는 계산된 메트릭), 공과금 청구서 데이터(2520)(예를 들어, 단위 에너지당 비용, 소비된 에너지, 총 비용, 및 날짜), 날씨 데이터(2522)(예를 들어, 온도 범위, 날짜, 임의의 원하는 간격에서의 예상된 온도 또는 온도 변동), 또는 기계(2500)가 에너지 소비, 비용 또는 이력을 분석하는 데 도움을 주는 기타 데이터를 저장할 수 있다.
메모리(2504)는 프로세서(2502)에 의해 실행되는 프로그램 명령어 또는 기타 논리를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(2504)는 에너지 분석 프로그램(2524) 및 에너지 보고 프로그램(2526)을 저장할 수 있다. 에너지 분석 프로그램(2524)은 (예컨대, 건물 시스템에 대한 제어 추천을 생성하거나, 추가적인 연구 및 분석을 위한 데이터점을 식별하기 위해) 센서 샘플(2516) 또는 기타 에너지 데이터를 수집, 분석 및 다른 방식으로 처리할 수 있다. 에너지 보고 프로그램(2526)은, 대시보드, 차트, 그래프, 텍스트 디스플레이, 또는 기타 보고 정보를 포함하는 사용자 인터페이스를 발생할 수 있다.
기계(2500)는 에너지 데이터베이스(2514) 내의 에너지 데이터에 대해 (예컨대, 네트워크 운영 센터의 일부로서) 에너지 분석을 수행하여, 분석 결과를 생성할 수 있다. 이를 위해, 한 일례로서, 기계(2500)는 메모리(2504)에 [예를 들어, 에너지 분석 프로그램(2524)의 하나로서] 평형점 결정 논리(2528)를 포함할 수 있다. 평형점 결정 논리(2528)는 에너지 데이터에서 하나의 평형점 또는 다수의 평형점의 집합(예를 들어, 한쌍의 평형점)을 검색할 수 있다. 일 구현에서, 검색되는 에너지 데이터는, 분석 중인 건물 및 날씨 정보 센터 등으로부터, 날짜, 온도, 및 임의의 원하는 날짜 범위에 걸쳐 하나 이상의 에너지 데이터 소스로부터 획득되는 측정된 소비 데이터(2546)의 트리플이다.
평형점은 HDD(heating degree day, 난방도일) 및 CDD(cooling degree day, 냉방도일)의 수를 식별하는 데 도움을 주기 위해 HBP(Heating Balance Point)(2530) 및 CBP(Cooling Balance Point)(2532)를 포함할 수 있다. HBP(2530)는 그 이상이면 건물이 난방되지 않는 온도로서 해석될 수 있는 반면, CBP(2532)는 그 이하이면 건물이 냉방되지 않는 온도로서 해석될 수 있다. 한 모델에서, HBP(2530)와 CBP(2532) 사이에서 건물은 난방되지도 냉방되지도 않는다. 따라서, HBP(2530) 및 CBP(2532) 둘다를 식별하는 것은, 특히 난방 및 냉방 둘다에 대해 하나의 평형점을 찾는 것과 비교하여 또는 표준의 보통 부정확한 평형점(예컨대, 화씨 65도)을 가정하는 것과 비교하여, HDD와 CDD의 수의 카운트 정확도를 상당히 향상시킬 수 있다. HDD 및 CDD를 결정하는 데 있어서의 정확도의 증가는, 건물에 대한 날씨 부하의 보다 정확한 결정, 따라서 건물이 날씨 부하에 어떻게 반응하는지의 보다 정확한 회귀 모델을 획득하는 것과 같은, 이후의 기술적 분석에서 긍정적 효과를 가진다. 보다 정확한 회귀 모델은 이후의 분석에 기초하여 에너지 관리 전략이 구현될 때 달성되는 절감의 보다 정확한 측정 및 검증을 의미한다.
상세하게는, 평형점 결정 논리(2528)는 도 4에 도시된 논리(2600)를 구현할 수 있다. 논리(2600)는 (예컨대, 컴퓨터 구현 방법으로서) HBP(2530) 및 CBP(2532) 중 하나 또는 둘다를 결정하기 위해 프로세서(2502)에 대한 실행가능 명령어로서 구현될 수 있다. 평형점 결정 논리(2528)는, 일례로서, 이하에서 표:평형점 파라미터에 나타낸 것으르 포함하는 평형점 파라미터(2534)를 획득(2602)할 수 있다.
평형점 결정 논리(2528)는 조작자 입력으로부터, 메모리(2504)에 저장된 사전 정의된 파라미터로부터, 또는 다른 방식으로 평형점 파라미터(2534)를 획득할 수 있다. 검색 창 파라미터와 관련하여, 다른 대안으로서 평형점 결정 논리(2528)는 분석을 위해 획득된 에너지 데이터에 나타난 전체 온도 범위(또는 전체 범위의 어떤 사전 정의된 부분)에 걸쳐 HBP(2530) 및 CBP(2532)를 검색할 수 있다.
| 표: 평형점 파라미터 | |
| 파라미터 | 설명 |
| HBPMin | 난방 평형점에 대한 검색 창의 하측 단부(예를 들어, 화씨 또는 섭씨 도) |
| HBPMax | 난방 평형점에 대한 검색 창의 상측 단부(예를 들어, 화씨 또는 섭씨 도) |
| CBPMin | 냉방 평형점에 대한 검색 창의 하측 단부(예를 들어, 화씨 또는 섭씨 도) |
| CBPMax | 냉방 평형점에 대한 검색 창의 상측 단부(예를 들어, 화씨 또는 섭씨 도) |
| R2Min | 평형점 결정 논리(2528)가 HBP 또는 CBP의 검색에서 고려하게 될 최소 상관 계수값. 따라서, 이하에서 논의되는 분석에서 R2Min 미만의 R2 값은 폐기되거나 최적합 R2의 검색에서 고려되지 않을 수 있다. 다른 구현에서, 평형점 결정 논리(2528)는 HBP 및 CBP를 검색하는 데 어느 회귀 모델을 고려해야 하는지를 결정하기 위해 부가의 또는 상이한 통계 검정 또는 변수를 이용할 수 있다. 다른 대안으로서, 모든 R2 값이 고려될 수 있다. |
| 온도 델타 |
난방 평형점 검색 창 또는 냉방 평형점 검색 창을 통한 스텝의 수 또는 크기를 정의하는 온도 증가(HBP의 경우) 또는 감소(CBP의 경우). 예를 들어, 2도의 증가 및 3도의 감소, 또는 1도의 증가 및 감소. |
| 데이터 정제 파라미터 |
HBP 또는 CBP를 검색하기 전에 에너지 데이터에서 이상치 데이터점을 식별하고 제거하는 데 사용되는 파라미터. 예를 들어, 제거되어야 하는 온도 또는 에너지 소비에서의 이상치 데이터점을 정의하는 평균 온도 또는 평균 에너지 소비로부터의 표준 편차의 수(예를 들어, 1.5) |
평형점 결정 논리(2528)는 분석 중인 건물로부터 에너지 데이터를 획득(2604)한다. 일례로서, 에너지 데이터는 날짜, 온도, 및 각각의 날짜에 대한 에너지 소비(예컨대, kWh) 데이터를 포함할 수 있다. 에너지 데이터는 그 대신에 kBTU 소비량, 점유율, 풍속, 상대 습도, 또는 기타 에너지 데이터일 수 있다. 에너지 데이터는 임의의 원하는 기간(1년, 3개월, 또는 1개월 등)에 걸쳐 있을 수 있고, 임의의 원하는 간격으로(예를 들어, 매 15분, 30분, 60분, 또는 기타 간격으로) 수집될 수 있고, 주어진 날짜에 대한 에너지 데이터를 획득하기 위해 이 데이터에 대해 임의의 원하는 수학적 처리(예컨대, 데이터를 평균하는 것, 또는 이상치 데이터를 폐기하는 것)가 행해진다.
평형점 결정 논리(2528)는 선택적으로 분석 이전에 에너지 데이터를 정제(2606)한다. 예를 들어, 평형점 결정 논리(2528)는 주말 데이터점, 이상치 데이터점, 날짜 또는 에너지 소비 데이터에 오류가 있는 데이터점, 또는 기타 비대표적인 데이터점을 에너지 데이터로부터의 고려사항으로부터 제거할 수 있다. 이상치 데이터점은 평형점 파라미터로서 입력된 소정의 이상치 임계값(예컨대, 평균으로부터 2 표준 편차 떨어져 있음)을 넘는 데이터점일 수 있다. 보다 구체적으로는, 입력 데이터의 평균 및 표준 편차(예컨대, 유효하지 않은 날짜 및 에너지 데이터를 갖는 데이터가 폐기된 후의 평일의 평균)를 구함으로써 이상치 데이터점이 결정될 수 있고, 이어서 평균으로부터 표준 편차의 소정의 또는 조작자 지정 배수 이상만큼 떨어져 있는 데이터점을 제거할 수 있다.
입력 에너지 데이터가 주어진 경우, 평형점 결정 논리(2528)는 평형점 집합을 결정하기 위해 분석(예컨대, 회귀 분석)을 수행한다. 평형점 집합은, 일례로서, HBP(2530) 및 CBP(2532)를 포함할 수 있다. 한 예시적인 분석이 도 4를 계속 참조하여 이하에 기술되어 있다. 이하에 주어진 일례에서, 평형점 결정 논리(2528)는 R2 값을 결정하기 위해 회귀 분석을 사용한다. 그렇지만, 주목할 점은, 평형점 결정 논리(2528)가 HBP(2530) 및 CBP(2532)를 찾기 위해 그의 에너지 데이터 검색에서 부가의 또는 상이한 통계 테스트 또는 변수를 적용할 수 있다는 것이다.
상세하게는, 평형점 결정 논리(2528)는 온도에 따라 (예컨대, 오름차순으로) 에너지 데이터를 정렬한다(2608). HBP(2530)를 찾기 위한 분석 경계는 처음에 HBPMin로 설정된다(2610). 최저 온도로부터 시작하여 HBPMin에 대응하는 데이터점까지의 모든 데이터점에 대해, 평형점 결정 논리(2528)는 그 데이터점 집합에 대한 온도와 에너지 소비 사이의 상관 계수의 제곱 R2를 결정한다(2612). 평형점 결정 논리(2528)는, 일반적으로, 'n'개의 독립 변수와 하나의 종속 변수를 갖는 최소자승법을 사용하여 선형 회귀를 수행함으로써 상관 계수를 결정할 수 있다. 평형점 결정 논리(2528)는 이어서 분석 경계를 (예컨대, 1도씩 또는 다른 사전 정의된 온도 델타만큼) 증가시키고, HBPMax가 아직 초과되지 않은 경우, 평형점 결정 논리(2528)는 최저 온도부터 증가된 분석 경계까지의 모든 데이터점에 대해 온도와 에너지 소비 사이의 상관 계수의 제곱 R2를 결정한다. 이러한 방식으로, 평형점 결정 논리(2528)는, 증가된 분석 경계가 HBPMax에 도달할 때까지, 증가된 분석 경계까지 뻗어 있는 새로운 데이터점 집합에 대해 그 다음 R2를 결정하기 위해 반복하여 (2612)로 되돌아간다. 평형점 결정 논리(2528)는 분석 동안에 결정된 R2 값의 일부 또는 전부를 저장하거나, 디스플레이하거나, 분석하거나, 도표로 표시하거나, 다른 방식으로 조작할 수 있다. 평형점 결정 논리(2528)가 HBPMin과 HBPMax 사이의 창에 걸쳐 각각의 증분 델타에서 R2 값을 결정하였으면, 평형점 결정 논리(2528)는 최적합 R2가 달성되는 - 예컨대 최대 R2 값에 의해 결정되는 - 온도를 결정한다(2616). 그 온도가 HBP(2530)로 지정된다.
CBP(2532)와 관련하여, 평형점 결정 논리는 감소하는 온도에 따라 에너지 데이터를 정렬하고(2617), 새로운 분석 경계를 CBPMax로 설정한다(2618). 최고 온도로부터 시작하여 CBPMax에 대응하는 데이터점까지의 데이터점에 대해, 평형점 결정 논리(2528)는 그 데이터점 집합에 대한 온도와 에너지 소비 사이의 상관 계수의 제곱 R2를 결정한다(2620). 평형점 결정 논리(2528)는 이어서 분석 경계를 (예컨대, 1도씩 또는 다른 사전 정의된 온도 델타만큼) 감소시키고, CBPMin에 아직 도달되지 않은 경우, 평형점 결정 논리(2528)는 최고 온도부터 감소된 분석 경계까지의 모든 데이터점에 대해 온도와 에너지 소비 사이의 상관 계수의 제곱 R2를 결정한다. 이러한 방식으로, 평형점 결정 논리(2528)는, 감소된 분석 경계가 CBPMin에 도달할 때까지, 감소된 분석 경계까지 뻗어 있는 새로운 데이터점 집합에 대해 그 다음 R2를 결정하기 위해 반복하여 (2620)으로 되돌아간다. 평형점 결정 논리(2528)는 분석 동안에 결정된 R2 값의 일부 또는 전부를 저장하거나, 디스플레이하거나, 분석하거나, 도표로 표시하거나, 다른 방식으로 조작할 수 있다. 평형점 결정 논리(2528)가 CBPMax와 CBPMin 사이의 창에 걸쳐 각각의 감소 델타에서 R2 값을 결정하였으면, 평형점 결정 논리(2528)는 최적합 R2가 달성되는 - 예컨대 최대 R2 값에 의해 결정되는 - 온도를 결정한다(2624). 그 온도가 CBP(2530)로 지정된다. HBP 및 CBP가 디스플레이되거나, 저장되거나,, 다른 방식으로 조작될 수 있다(2626).
상기한 평형점 파라미터를 획득하는 것은 특정의 창에서 평형점을 검색하는 것에 집중하는 데 도움이 된다. 그 결과, 평형점의 검색이 보다 빠르고 보다 효율적으로 된다. 그렇지만, 모든 데이터점의 전수적인 검색이 여전히 수행될 수 있고, 이와 관련하여, 평형점 결정 논리(2528)는 그의 분석을 수행하기 전에 특정의 평형점 검색 창 파라미터를 획득할 필요가 없다.
평형점 결정 논리(2528)가 HBP(2530) 및 CBP(2532)를 획득하면, 기계(2500)는 많은 상이한 유형의 분석 및 보고에서 HBP(2530) 및 CBP(2532)를 적용할 수 있다. 예를 들어, M&V(measurement and verification) 논리(2548)[또는 평형점 결정 논리(2528)]는 HDD 및 CDD의 수를 계산하거나, 분석 도표를 디스플레이(2506) 상에 제시하거나, 기타 동작을 취할 수 있다. 예를 들어, M&V 논리(2548)는 CBPMin부터 CBPMax까지를 대응하는 R2를 사용하여 도표로 나타내거나, HBPMin부터 HBPMax까지를 대응하는 R2를 사용하여 도표로 나타내거나, 임의의 날이 CDD 테스트 - CDD에 대해 영이 아닌 것을 반환하는 Min(그 날에 기록된 온도 - CBP, 0) - 에 따라 CDD였는지를 판정하거나, 임의의 날이 HDD 테스트 - HDD에 대해 영이 아닌 것을 반환하는 Min(HBP - 그 날에 기록된 온도, 0) - 에 따라 HDD였는지를 판정하거나, 각각의 데이터점(행)에 대한 날짜 필드로부터 월을 추출하고 각각의 월에 속하는 데이터 집합 내의 kWh 소비량, kBTU 소비량, CDD, HDD 및 날의 수를 합하며 월별 수치를 저장 또는 디스플레이하거나, 월별 CDD 및 HDD에 대해, 로그 CDD, 로그 HDD, CDD2, HDD2를 계산하고 각각의 월에 대한 값을 저장 또는 디스플레이하거나, 각각의 월에 대해, 평균 점유율, 상대 습도, 풍속, 전일사량(Global Solar Radiation)을 계산하고 각각의 월에 대한 이들을 저장 또는 디스플레이하거나, 다른 분석 결과를 출력할 수 있다.
M&V 논리(2548)는, 일례로서, CDD 또는 HDD, HBP(2530) 또는 CBP(2532), 또는 기타 파라미터의 수가 주어진 경우, 회귀 분석의 결과를 정의, 실행 및 디스플레이할 수 있다. 이를 위해, M&V 논리(2548)는 [예컨대, 조작자 입력으로부터 또는 메모리(2504) 내의 사전 정의된 파라미터로부터] M&V 파라미터(2550)를 획득할 수 있다. M&V 파라미터(2550)는, 일례로서, 회사 이름, 건물 이름, (선택적으로) 고유 빌딩 식별자, 분석 시작 날짜, 분석 종료 날짜, 또는 기타 파라미터를 포함할 수 있다. 부가의 M&V 파라미터(2550)는 회귀 분석에서 사용되는 사용자-지정 독립 변수 - CDD, HDD, 일수, CDD2, HDD2, 로그 CDD, 로그 HDD, 점유율, 상대 습도, 풍속, 및 전일사량 -, 및 회귀 분석에서 사용되는 사용자-지정 종속 변수 - kWh 소비량, kBTU(즉, 천연 가스) 소비량 - 를 포함할 수 있다. M&V 파라미터(2550)를 사용하여, M&V 논리(2548)는 사용자-지정 회귀 분석을 계산하거나, 저장하거나, 디스플레이하거나, 다른 방식으로 수행할 수 있다. 상세하게는, M&V 논리(2548)는 M&V 파라미터(2550)에 지정된 'n'개의 독립 변수를 결정하고, 'i'=1부터 n까지, 한번에 변수들 중 'i'를 취하고, Y개의 변수를 독립 변수로 사용하고 kWh(또는 kBTU, 또는 선택된 다른 에너지 측정치)를 종속 변수로서 사용함으로써, 회귀 모델을 생성할 수 있다. 생성된 각각의 회귀 모델은 선택된 모든 'n'개의 독립 변수의 조합(부분집합)을 사용할 수 있다. M&V 논리(2548)는 종속 변수 및 독립 변수에 대한 데이터(예를 들어, 월간, 주간, 또는 일간 데이터)에 기초하여 회귀를 실행하고, R2 값, (예컨대, F-테스트로부터의) 유의성 F 또는 임의의 다른 변수 또는 테스트 결과와, Y개의 독립 변수 각각에 대한 대응하는 절편 및 계수 값을 결정하고 저장할 수 있다.
M&V 논리(2548)는, 원하는 경우, 선택된 각각의 독립 변수에 대해, 회귀 분석에서의 특정의 변수 쌍을 허용하지 않을 수 있다(예를 들어, 동일한 변수의 변환이 동일한 회귀 모델에서 함께 선택되지 않을 수 있다). 일례로서:
CDD 및 CDD2가 함께 허용되지 않을 수 있고,
CDD 및 로그 CDD가 함께 허용되지 않을 수 있으며,
로그 CDD 및 CDD2가 함께 허용되지 않을 수 있고,
HDD 및 HDD2가 함께 허용되지 않을 수 있으며,
HDD 및 로그 HDD가 함께 허용되지 않을 수 있고,
로그 HDD 및 HDD2가 함께 허용되지 않을 수 있다.
'i'=1 내지 n에 대한 회귀 출력의 조합이 발생되고 저장되면, M&V 논리(2548)는 (예컨대, R2를 감소시킴으로써) 회귀에 대해 R2개의 값을 정렬하고 최상위 결과(예를 들어, 최상위 1, 2 또는 3개의 결과)를 디스플레이(2506) 상에 출력할 수 있다. 각각의 결과는, 예를 들어, 최상위 회귀 결과에서 각각의 독립 변수에 대한 R2, 유의성 F, 절편 및 계수를 보고할 수 있다. 그에 부가하여, M&V 논리(2548)는 최상위 회귀 결과 각각에 대한 회귀 방정식을 생성하기 위해 각각의 독립 변수에 대한 절편 및 계수를 사용할 수 있다.
상기한 것들에 부가하여, M&V 논리(2548)는 디스플레이(2506)에 출력으로서 아주 다양한 분석 결과를 발생할 수 있다. 일례들이 이하에 주어져 있다. 처음 2개의 일례와 관련하여, M&V 논리(2548)는 평형점 결정 논리(2528)로부터 획득된 정보를 사용하여 디스플레이를 발생할 수 있다. 다른 대안으로서 또는 그에 부가하여, 평형점 결정 논리(2528)는, 평형점을 찾기 위해, 그의 분석에서 획득하는 정보를 사용하여 기술되는 차트를 디스플레이할 수 있다.
1) X 축에서 HBPMin부터 HBPMax까지 변하는 온도 및 Y 축에서 각각의 온도에 대응하는 R2(온도 및 kWh에 대한 상관의 제곱)를 보여주는 라인 차트,
2) X 축에서 CBPMin부터 CBPMax까지 변하는 온도 및 Y 축에서 각각의 온도에 대응하는 R2(온도 및 kWh에 대한 상관의 제곱)를 보여주는 라인 차트,
3) 상기 2개의 차트를 발생하는 데 사용되는 기본 데이터를 포함하는 테이블,
4) 임의의 원하는 형식(예컨대, mm/yyyy)으로 된 연월, kWh 소비량, kBTU 소비량, 월별 CDD, 월별 HDD, 월별 CDD2, 로그 CDD, 로그 HDD, HDD2, 월별 평균 점유율, 월별 평균 상대 습도, 월별 평균 풍속, 월별 평균 전일사량, 또는 기타 변수를 보여주는 테이블, 및
5) 최상위 회귀 출력 - 각각의 회귀 출력의 각각의 독립 변수에 대한 R2, 유의성 F, 회귀 방정식, 절편 및 계수를 포함함 - 의 요약을 보여주는 테이블.
기계(2500)는 그에 부가하여 또는 다른 대안으로서 [예컨대, 에너지 분석 프로그램(2524)의 하나로서] 비교 논리(2544)를 포함할 수 있다. 비교 논리(2544)는, 프로세서(2502)에 의해 실행될 때, 프로세서(2502)로 하여금, 예를 들어, kWh(kilowatt hour) 소비량 및 예외 순위 분석을 수행하게 하는 명령어를 포함할 수 있다. 비교 논리(2544)로부터 얻어지는 비교 분석(2700)의 한 일례가 도 5에 도시되어 있다. 비교 분석(2700)은 분석 중인 특정의 건물에 대해 전일에 걸쳐 30분 간격으로 계속되지만, 비교 논리(2544)는 보다 짧은 또는 보다 긴 기간에 걸쳐 상이한 간격으로 분석을 수행할 수 있다. 게다가, (예컨대, 건물에 대해 과거의 에너지 소비 데이터를 비교하기 위해) 하나의 건물에 대해, 또는 (예컨대, 분석 중인 건물을 상이한 관리 건물과 비교하기 위해) 다수의 건물에 대해 비교가 행해질 수 있다. 그에 부가하여, 각각이 이하에 기술되는 관리 건물 데이터를 (예컨대, 평균에 의해 또는 다른 통계 처리에 따라) 정의하는 에너지 데이터에 기여하는 다수의 건물이 관리 건물 그룹 내에 있을 수 있다.
비교 논리(2544)는 관리 건물 데이터(2702)를 사용자-정의 표준(2704)과 비교할 수 있다. 도 5에 나타낸 일례에서, 관리 건물 데이터(2702)는 7월 중의 상이한 15일에 걸쳐 30분 간격으로 측정되는 일일 평균 kWh 소비량이고, 사용자-정의 데이터(2704)는 분석 중인 특정의 건물에 대해 2009년 1월에 걸쳐 30분 간격의 일일 평균 kWh 소비량이다. 관리 건물 데이터(2702) 및 사용자 정의 데이터(2704)는 임의의 다른 시간 구간, 기간에 걸친 데이터점일 수 있거나, 임의의 수의 상이한 건물로부터 또는 동일한 건물로부터 획득될 수 있다. 게다가, 관리 건물 데이터(2702), 사용자-정의 데이터(2704), 또는 둘다는 원하는 또는 예상된 건물 성능 레벨을 포착할 수 있거나, 하나 이상의 건물로부터의 실제로 측정된 그리고 선택적으로 통계 처리된(예컨대, 평균된) 소비량 데이터를 나타낼 수 있거나, 자동으로 획득되거나 조작자에 의해 입력된 다른 데이터를 나타낼 수 있다. 따라서, 다른 일례로서, 관리 건물 데이터(2702)는 비교를 위한 기준을 제공하는 30분 간격의 개별 조작자 지정 데이터점일 수 있다. 관리 건물 데이터(2702) 및 사용자-정의 데이터(2704)의 구성은 폭넓게 변할 수 있고, 일례로서, 선택적으로 공휴일을 제외한 사전 정의된 기간(예컨대, 1주, 3개월, 또는 1년)에 걸쳐 평일에 임의의 원하는 구간에서의 평균 소비량 및/또는 이상치 데이터점, 사전 정의된 기간에 걸쳐 평일에 임의의 원하는 구간에서의 평균 소비량, 사전 정의된 기간에 걸쳐 공휴일에 임의의 원하는 구간에서의 평균 소비량, 또는 기타 소비량 데이터가 있다.
도 5에 도시된 일례의 경우, 비교 논리(2544)는 kWh 단위로 측정된 에너지 소비와 관련하여 비교를 수행한다. 그렇지만, 세제곱 피트의 천연 가스 소비량, 갤런의 사용된 물, 또는 다른 유형의 에너지 또는 자원의 측정치 등의 다른 에너지 측정치가 사용될 수 있다.
비교 논리(2544)는 예외(2706)를 결정하고 디스플레이할 수 있다. 예외(2706)는 추가의 검토 또는 분석을 위해 소비 데이터에서의 주목할 만한 변동을 식별할 수 있다. 도 5는 16개 예외 순위(2708)가 정의되는 일례를 나타낸 것이다. 특정의 일례로서, 예외(2710)는 순위 3 예외를 나타내고, 예외(2712)는 순위 4 예외를 나타낸다. 비교 논리(2544)는 임의의 원하는 시간 간격으로 - 1초마다, 1분마다, 15분마다 또는 30분마다 - 예외를 결정하기 위해 건물 관리 데이터(2702), 사용자 정의 데이터(2704) 또는 둘다를 분석할 수 있다.
비교 논리(2544)는 많은 상이한 방식으로 임의의 구간에 대한 예외 순위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 예외 순위는 사용자 정의 데이터(2704)에 적용될 수 있고, 예외 순위는 사용자 정의 데이터(2704)의 표준 편차에 기초하여 할당된다(예를 들어, 각각의 구간에서 결정됨). 이하의 테이블: 예외 순위는 사용자 정의 데이터(2704)의 표준 편차의 창에 따른 한 예시적인 정의를 나타내고 있다. 비교 논리(2544)는 부가의, 보다 적은 수의, 또는 상이한 표준 편차 창에 따라 또는 통계 기준을 하나 이상의 예외 순위에 매핑하는 관심의 임의의 다른 통계 기준을 사용하여, 부가의, 보다 적은 수의, 또는 상이한 예외 순위를 결정할 수 있다.
| 표: 예외 순위 | |||||
| 순위 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 평균으로부터의 표준 편차 | -1 내지 +1 | -1 내지 -1.5 및 1 내지 1.5 | -1.5 내지 -2 및 1.5 내지 2 | -2 내지 -2.5 및 2 내지 2.5 | -2.5 내지 -3 및 2.5 내지 3 |
보다 구체적으로는 비교 논리(2544)는 건물 관리 데이터(2702)에서의 각각의 구간(예컨대, 주어진 날의 오전 3시와 오전 3시 30분 사이의 구간)에 대한 에너지 데이터의 평균(제어 평균) 및 표준 편차(제어 표준 편차)를 결정할 수 있다. 비교 논리(2544)는 또한 사용자 정의 데이터(2704)에서의 각각의 유사한 구간에 대한 데이터의 평균(사용자-정의 평균)을 결정한다. 비교 논리(2544)는 이어서 동일한 구간에 대한 건물 관리 데이터(2702)로부터 결정된 제어 표준 편차 내에서 사용자 정의 평균이 어디에 속하는지에 따라 사용자 정의 데이터(2704)에서의 각각의 구간에 대한 사용자 정의 데이터 평균에 예외 순위를 할당한다. 예를 들어, 도 5에서, 오전 3시 30분에서, 비교 논리(2544)는 4의 예외 순위를 결정하는데, 그 이유는 평균 소비량(7082.58 kWh)이 동일한 구간에서 건물 관리 데이터(2702)에서 평균 소비량(7267.40)으로부터 -2 표준 편차와 -2.5 표준 편차 사이에 있기 때문이다. 오후 3시 30분에서, 3의 예외 순위가 적용되는데, 그 이유는 사용자 정의 데이터(2704)의 평균 소비량(7526.81 kWh)이 동일한 구간에서 건물 관리 데이터(2702)에서 평균 소비량(8064.87)으로부터 -1.5 표준 편차와 -2 표준 편차 사이에 있기 때문이다.
이하의 표: 비교 데이터는, 비교 분석(2700)에 대해, 표: 예외 순위에 따라 결정되는 결정된 예외 순위를 비롯하여, 관리 건물 데이터(2702) 및 사용자-지정 데이터(2704)에 대해 30분 간격으로 분석 데이터를 나타내고 있다.
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도 6은, 예컨대, 프로세서 실행가능 명령어로서(즉, 컴퓨터 구현 방법으로서) 비교 논리(2544)가 구현할 수 있는 논리를 나타낸 것이다. 비교 논리(2544)는 회사 이름, 건물 및 회사 위치, (선택적으로) 고유 건물 식별자, 또는 기타 데이터와 같은 배경 정보를 획득한다(2802). 비교 논리(2544)는 임의의 원하는 간격으로(예를 들어, 매 30분마다) 전체 사용 시간 소비 데이터를 수집한다(2804). 조작자는 예외 순위 분석을 위한 날짜 범위(2806) 및 제어 범위를 위한 날짜 범위(2808)를 지정할 수 있다. 예를 들어, 조작자는 2006년의 특정의 월을 제어 범위로서 지정하고, 2010년의 특정의 월을 예외 순위 분석을 위한 날짜 범위로서 지정할 수 있다. 선택적으로, 조작자는 제어 범위 또는 예외 순위 분석 범위에 대한 소비 데이터를 직접 지정할 수 있다.
비교 논리(2544)는 예외 순위 정의를 획득하거나 설정한다(2810). 예외 순위 정의의 일례가 표: 예외 순위에 나타내어져 있지만, 이 정의는 임의의 원하는 통계 파라미터를 고려하기 위해 구현 시에 폭넓게 변화될 수 있다. 비교 논리(2544)는 선택적으로 입력 소비 데이터 중 임의의 데이터를 정제한다(2812). 이를 위해, 비교 논리(2544)는 소비 데이터가 이용가능하지 않은, 오류있는 데이터가 존재하는, 또는 소비 데이터가 이례적인(예컨대, 사전 정의된 임계값 이상 만큼 평균 소비 데이터를 초과하는) 데이터 행을 제거할 수 있다.
예외 분석이 전체 데이터의 모든 데이터, 평일, 주말, 공휴일, 또는 임의의 다른 부분집합에 대해 실행될 수 있다. 따라서, 비교 논리(2544)는 전체 데이터에서 평일, 주말, 공휴일, 또는 다른 특정의 날의 수를 식별하고 결정한다(2814). 이와 유사하게, 비교 논리(2544)는 각각의 월에서 평일, 주말, 공휴일, 및 모든 날에 대해 각각의 간격으로 전체 및 월별 평균 소비 데이터를 결정한다(2816).
제어 범위 내의 각각의 간격에 대해(예를 들어, 매일, 매 30분마다), 비교 논리(2544)는 그 간격에 대한 데이터의 평균 및 표준 편차를 결정한다(2818). 이와 유사하게, 비교 논리(2544)는 예외 순위 분석에 대한 사용자 정의 데이터 범위 내의 각각의 구간에서의 평균 소비량을 결정한다(2820). 예외 순위 정의를 참조하여, 비교 논리(2544)는 제어 범위 내의 대응하는 구간으로부터 결정된 평균 및 표준 편차를 참조하여 사용자 정의 데이터 범위로부터의 평균 소비량을 사용하여 각각의 구간에 대한 예외 순위를 할당한다(2822). 비교 논리(2544)는 얻어지는 비교 분석(2700)을 발생하여 디스플레이할 수 있다(2824). 도 5가 일일 소비량의 분석을 30분 간격으로 나타내고 있지만, 비교 논리(2544)는 다른 간격으로(예를 들어, 1개월에 걸쳐 하루 간격으로, 또는 1년에 걸쳐 하루 간격으로) 다른 시간 창을 분석할 수 있다.
그렇지만, 전술한 방식과 다른 방식으로 예외 순위가 결정될 수 있다. 다른 일례로서, 비교 논리(2544)는 관리 건물 데이터(2702)와 사용자 정의 데이터(2704) 사이의 소비량의 차이의 크기에 따라 예외 순위를 결정할 수 있고, 개개의 임계값 또는 범위는 어느 차이 크기가 어느 예외 순위에 매핑되는지를 결정하도록 정의된다. 게다가, 비교 분석(2700)에서 차이를 시각화하는 것에 도움을 주기 위해 차이가 음영 처리되거나 다른 방식으로 하이라이트될 수 있다.
기계(2500)는 건물이 얼마나 잘 동작하고 있는지의 순위를 매기거나 평가하기 위해 비교 분석(2700)을 이용할 수 있다. 순위가 디스플레이(2506) 상에 분석 결과로서 출력될 수 있다. 예를 들어, 사전 정의된 예외 순위보다 높은 예외를 임계값 개수(또는 예외 순위의 어떤 다른 함수) 이상으로 갖는 건물이 플래깅되고 그의 에너지 소비와 관련하여 특별한 주의를 필요로 하는 건물로서 디스플레이될 수 있다. 이를 위해, 비교 논리(2544)는 건물이 얼마나 잘 동작하고 있는지를 판정하기 위해 비교 분석(2700)에 기초하여 임의의 원하는 순위 지정 규칙을 구현할 수 있고, 그에 응답하여, 예를 들어, 건물 관리자에 통지하거나, 디스플레이(2506) 상에 통지 또는 경고 메시지를 출력하거나, 규칙이 발생될 때 다른 조치를 취하는 것에 의해, 조치를 취할 수 있다.
그에 부가하여, 기계(2500)는 건물 레벨 경고를 구현할 수 있다. 경고가 경고 규칙(2536)을 사용하여 메모리(2504)에 정의될 수 있다. 도 7에 나타낸 경고 논리(2538)는 임의의 원하는 간격으로 실행될 수 있다. 경고 논리(2538)는, 프로세서(2502)에 의해 실행될 때, 경고 규칙(2536)을 판독하고(2902) 에너지 데이터베이스(2514)로부터 에너지 데이터를 판독하는(2904) 명령어를 포함할 수 있다. 명령어는 또한 임의의 에너지 데이터에 기초하여 임의의 경고 규칙(2536)이 발생되어야 하는지를 판정하기 위해 경고 규칙(2536)을 처리할 수 있다(2906). 그러한 경우, 경고 논리(2538)는 경고 규칙에 기초하여 분석 결과를 결정하고(2908), 분석 결과를 디스플레이한다(2910). 이와 관련하여, 기계(2500)는 메시지를 출력하거나, 임의의 원하는 표식을 디스플레이하거나, 각각의 경고 규칙(2536)에 정의된 바와 같이, 경고 규칙이 발생될 때 임의의 다른 사전 정의된 조치를 취할 수 있다. 게다가, 경고 규칙(2536)이 분석 결과를 지정할 수 있거나(예를 들어, 경고 메시지를 디스플레이할 수 있거나), 분석 결과가 (예컨대, 메시지를 발생하여 조작자에게 전송하는 임의의 규칙에 대해) 사전 결정될 수 있거나, 분석 결과가 다른 방식으로 결정될 수 있다. 경고 규칙(2536)은 구현 시에 폭넓게 변화될 수 있고, kWh 소비량, 온도, 시간, 날짜, 평형점 또는 기타 변수와 같은 건물 또는 임의의 다른 소스로부터 획득된 변수들 중 임의의 변수를 고려할 수 있다. 경고 규칙(2536)의 일례가 이하의 표: 경고에 나타내어져 있다.
| 표: 경고 | |||
| 경고 카테고리 |
경고 이름 | 경고 규칙 | 설명 |
| 수요 킬로와트 (kw) |
1. 수요가 피크 임계값을 초과함 | 건물 kw 수요가 임의의 원하는 간격으로 사용자 정의 kw 임계값에 대해 비교됨 | 일례: kw 수요가 500 kw 초과에 도달하는 경우, 경고를 발행함 |
| 2. 수요가 과거 임계값(정규화되지 않음)을 초과함 | 건물 kw 수요가 연속적으로 또는 임의의 원하는 간격으로(예를 들어, 매일, 매월)건물에 대한 과거 수요에 대해 비교됨. 분석 결과: 건물 운영자에게 경고 메시지를 전송함 |
일례: 일일 kw 수요가 이전 년도의 동일한 날과 비교됨. 수요가 과거 수요보다 사전 선택된 임계값만큼 많거나 적은 경우 경고를 발행함 | |
| 3. 수요가 기준 임계값(정규화됨)을 초과함 | 건물 kw 수요가 연속적으로 또는 임의의 원하는 간격으로(예를 들어, 매일, 매월) 과거의 기준 회귀 모델에 대해 비교됨 | 일례: 일일 kw 수요가 동일한 또는 유사한 날과 비교됨(HDD, CDD, 습도, 점유율, 또는 기타 변수와 같은 변수에 대해 임의의 원하는 회귀에 의해 정의됨) | |
| 4. 수요의 상당한 변화(증가 또는 감소) | 건물 kw 수요가 사전 정의된 임계값을 초과하는 위로의 또는 아래로의 변화가 있는지 연속적으로 또는 임의의 원하는 간격으로 모니터링됨 | 일례: 수요가 오전 10시의 700kw에서 10시 15분(그 다음 구간)의 500kw로 됨. 이것은 수요/반응 이벤트의 결과이거나 장비 또는 거동 변화에서의 어떤 문제의 결과일 수 있음 | |
| 5. 수요가 비슷한 건물 임계값을 초과함 | 건물 kw 수요가 연속적으로 또는 임의의 원하는 간격으로 사용자 정의 비슷한/유사한 건물에 대해 비교됨 | 일례: 건물 1 수요가 건물 7 kw 수요를 초과함(건물 7이 다른 건물과 비교되는 기준 또는 관리 건물임) | |
| 소비(kwh) |
1. 소비가 과거 임계값(정규화되지 않음)을 초과함 | 건물 kwh 소비가 임의의 원하는 간격으로(예를 들어, 매시간, 매일, 매월) 과거의 소비에 대해 비교됨. | 일례: 일일 kwh 소비가 이전 년도의 동일한 날과 비교됨. 소비가 과거 소비보다 사전 선택된 임계값만큼 많거나 적은 경우 경고를 발행함 |
| 2. 소비가 기준 임계값(정규화됨)을 초과함 | 건물 kwh 소비가 임의의 원하는 간격으로(예를 들어, 매일, 매월) 과거 기준 회귀 모델에 대해 비교됨 | 일례: 일일 kwh 소비가 동일한 또는 유사한 날과 비교됨(HDD, CDD, 습도, 점유율, 또는 기타 변수와 같은 회귀 변수에 의해 정의됨) | |
| 3. 소비의 상당한 변화(증가 또는 감소) | 사전 정의된 임계값을 초과하는 위로의 또는 아래로의 변화가 있는지 건물 kwh 소비가 임의의 원하는 간격으로 모니터링됨 | 일례: 소비가 오전 10시와 11시 사이의 900kwh에서 오전 11시와 정오 사이의 500kwh로 됨. 이것은 수요/반응 이벤트의 결과이거나 장비 또는 거동 변화에서의 어떤 문제의 결과일 수 있음 | |
| 4. 소비가 비슷한 건물 임계값을 초과함 |
건물 kwh 소비가 임의의 원하는 간격으로 사용자 정의 비슷한/유사한 건물에 대해 비교됨 |
일례: 건물 1 소비가 건물 7 kwh 소비를 초과함(건물 7이 다른 건물과 비교되는 기준 또는 관리 건물임) | |
상기한 경고는 소비 및 수요에 관한 건물 레벨 경고이다. 그렇지만, 경고 규칙은 직접 측정되는, 통계적으로 도출되는, 또는 다른 방식으로 획득되는 임의의 에너지 소비 파라미터에 기초하여 경고를 정의할 수 있다. 기계(2500)는 또한 보다 복잡한 분석을 구현할 수 있다. 한 일례로서, 기계(2500)는 이벤트 규칙(2540)에 기초하여 관심의 이벤트를 검출하거나 추론하기 위해 장비 데이터를 분석하는 이벤트 논리(2542)를 포함할 수 있다. 이러한 이벤트 규칙(2540)은 수요/반응 이벤트가 일어나는 때, 장비가 고장나거나 수리된 때, 또는 기타 이벤트를 정의하는 데 도움을 줄 수 있다. 이벤트 논리(2542)가 이벤트를 식별할 때, 이벤트 논리(2542)는 그에 응답하여 사전 정의된 동작 - 예를 들어, 이벤트 규칙(2540)에 명시되어 있음 - 을 실행한다.
기계(2500) 또는 상기한 시스템들 중 임의의 시스템은 부가의, 상이한 또는 보다 적은 수의 구성요소를 사용하여 구현될 수 있다. 한 일례로서, 프로세서는 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, DSP, ASIC(application specific integrated circuit), 개별 논리, 또는 다른 유형의 회로 또는 논리의 조합으로서 구현될 수 있다. 다른 일례로서, 메모리는 DRAM, SRAM, 플래시 또는 임의의 다른 유형의 메모리일 수 있다. 시스템의 처리 능력이 다수의 프로세서 및 메모리(선택적으로 다수의 분산 처리 시스템을 포함함)와 같은 다수의 구성요소 사이에 분산되어 있을 수 있다. 파라미터, 데이터베이스 및 기타 데이터 구조가 개별적으로 저장되고 관리될 수 있고, 하나의 메모리 또는 데이터베이스에 포함될 수 있으며, 많은 상이한 방식으로 논리적으로 또한 물리적으로 구성될 수 있고, 연결 리스트, 해시 테이블, 또는 암시적 저장 메커니즘과 같은 상이한 유형의 데이터 구조를 사용하여 구현될 수 있다.
프로그램 또는 회로와 같은 논리가 다수의 프로그램 사이에서 결합되거나 분할될 수 있고, 몇개의 메모리 및 프로세서에 걸쳐 분산될 수 있으며, 공유 라이브러리[예를 들어, DLL(dynamic link library)]와 같은 라이브러리에 구현될 수 있다. DLL은, 예를 들어, 에너지 지출을 분석하거나 에너지 보고서를 준비하는 코드를 저장할 수 있다. 다른 일례로서, DLL 자체가 기계(2500)의 기능들 전부 또는 그 일부를 제공할 수 있다. 프로그램은 CDROM, 하드 드라이브, 플로피 디스크, 플래시 메모리, 또는 기타 컴퓨터 판독가능 매체와 같은 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다. 따라서, 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 및/또는 컴퓨터 네트워크 시스템에 로드되어 실행될 때, 컴퓨터 시스템 및/또는 컴퓨터 네트워크 시스템으로 하여금 이하의 청구항들 중 임의의 청구항에 따른 동작을 수행하게 하는, 특히 일례로서 도 4, 도 6 및 도 7에 예시된 논리 및 방법 중 임의의 것을 수행하게 하는 컴퓨터-판독가능 명령어를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예가 기술되어 있지만, 본 발명의 범위 내에서 더 많은 실시예 및 구현이 가능하다는 것이 당업자에게는 명백할 것이다. 그에 따라, 본 발명이 첨부된 특허청구범위 및 그의 등가물의 관점 이외의 것에 의해 한정되어서는 안된다.
Claims (21)
- 에너지 분석 방법으로서,
프로세서에 의해, 네트워크 운영 센터로부터 에너지 데이터 연결 인터페이스를 통해 에너지 데이터 소스로의 데이터 연결을 설정하는 단계,
상기 프로세서에 의해, 상기 에너지 데이터 소스로의 상기 데이터 연결을 통해 상기 네트워크 운영 센터에서 에너지 데이터를 획득하는 단계 - 상기 에너지 데이터는 에너지 소비 데이터 및 온도 데이터를 포함함 -,
상기 프로세서에 의해, 분석 결과를 생성하도록 상기 네트워크 운영 센터에서 상기 에너지 데이터에 대한 에너지 분석을 수행하는 단계 - 상기 에너지 분석을 수행하는 단계는,
상기 프로세서에 의해, 상기 분석 결과로서 상기 에너지 데이터로부터의 평형점 집합을 결정하는 단계 - 상기 평형점 집합은 난방 평형점(heating balance point) 및 냉방 평형점(cooling balance point)을 포함하고, 상기 난방 평형점은 건물이 그 위로 난방되지 않는 온도이고, 상기 냉방 평형점은 상기 건물이 그 아래로 냉방되지 않는 온도임 - 를 포함함 - , 및
상기 프로세서에 의해, 사용자 인터페이스를 발생하여 디스플레이상에 디스플레이하는 단계 - 상기 사용자 인터페이스는 상기 분석 결과를 포함함 -
를 포함하고,
상기 평형점 집합을 결정하는 단계는
난방 평형점 검색 창 내에서 상기 에너지 소비 데이터와 상기 온도 데이터 사이의 상관 분석 및 냉방 평형점 검색 창 내에서 상기 에너지 소비 데이터와 상기 온도 데이터 사이의 상관 분석을 실행하는 단계; 및
상기 난방 평형점 검색 창(search window) 내에서 상기 난방 평형점을 결정하는 단계; 및
상기 냉방 평형점 검색 창 내에서 상기 냉방 평형점을 결정하는 단계
를 포함하고,
상기 난방 평형점 검색 창 및 상기 냉방 평형점 검색 창 각각은 화씨 또는 섭씨 도의 하측 단부 및 상측 단부를 가지는, 에너지 분석 방법. - 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서, 상기 상관 분석을 실행하는 단계는,
온도와 에너지 소비 사이의 상관 분석을 실행하여 'n'개의 독립 변수 및 1개의 종속 변수를 갖는 최소 자승법(least squares method)을 이용하여 선형 회귀(linear regression)를 실행함으로써 최적합 상관(best fit correlation)을 찾는 단계를 포함하는 에너지 분석 방법. - 제1항에 있어서, 상기 상관 분석을 실행하는 단계는,
상기 난방 평형점 검색 창 및 상기 냉방 평형점 검색 창 둘 다를 통해 사전 선택된 온도 델타(temperature delta)의 각각의 스텝에서 상기 상관 분석을 실행하는 단계를 포함하는 에너지 분석 방법. - 에너지 분석 시스템으로서,
프로세서, 및
상기 프로세서에 결합된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는 에너지 분석 논리(energy analysis logic)를 포함하고,
상기 에너지 분석 논리는, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 에너지 분석 시스템으로 하여금,
네트워크 운영 센터로부터 에너지 데이터 연결 인터페이스를 통해 에너지 데이터 소스로의 데이터 연결을 설정하고,
상기 에너지 데이터 소스로의 상기 데이터 연결을 통해 상기 네트워크 운영 센터에서 에너지 데이터를 획득하고 - 상기 에너지 데이터는 에너지 소비 데이터 및 온도 데이터를 포함함 -,
상기 네트워크 운영 센터에서 상기 에너지 데이터에 대한 에너지 분석을 수행하여 분석 결과를 생성하고, - 상기 에너지 분석은,
상기 분석 결과로서 상기 에너지 데이터로부터의 평형점 집합을 결정하는 - 상기 평형점 집합은 난방 평형점 및 냉방 평형점을 포함하고, 상기 난방 평형점은 건물이 그 위로 난방되지 않는 온도이고, 상기 냉방 평형점은 상기 건물이 그 아래로 냉방되지 않는 온도임 - 것을 포함함 -,
사용자 인터페이스를 발생하여 디스플레이상에 디스플레이하도록 - 상기 사용자 인터페이스는 상기 분석 결과를 포함함 -
야기하고,
상기 평형점 집합을 결정하는 것은
난방 평형점 검색 창 내에서 상기 에너지 소비 데이터와 상기 온도 데이터 사이의 상관 분석 및 냉방 평형점 검색 창 내에서 상기 에너지 소비 데이터와 상기 온도 데이터 사이의 상관 분석을 실행하는 것; 및
상기 난방 평형점 검색 창 내에서 상기 난방 평형점을 결정하는 것; 및
상기 냉방 평형점 검색 창 내에서 상기 냉방 평형점을 결정하는 것
을 포함하고,
상기 난방 평형점 검색 창 및 상기 냉방 평형점 검색 창 각각은 화씨 또는 섭씨 도의 하측 단부 및 상측 단부를 가지는, 에너지 분석 시스템. - 삭제
- 삭제
- 제6항에 있어서, 상기 에너지 분석 논리는 또한 상기 에너지 분석 시스템으로 하여금,
온도와 에너지 소비 사이의 상관 분석을 실행하여 'n'개의 독립 변수 및 1개의 종속 변수를 갖는 최소 자승법을 이용하여 선형 회귀를 실행함으로써 최적합 상관을 찾게 야기하는 에너지 분석 시스템. - 제6항에 있어서, 상기 에너지 분석 논리는 또한 상기 에너지 분석 시스템으로 하여금,
상기 난방 평형점 검색 창 및 상기 냉방 평형점 검색 창 중 어느 하나 또는 둘 다를 통해 사전 선택된 온도 델타의 각각의 스텝에서 상기 상관 분석을 실행하게 야기하는 에너지 분석 시스템. - 에너지 분석 방법으로서,
프로세서에 의해, 네트워크 운영 센터로부터 에너지 데이터 연결 인터페이스를 통해 에너지 데이터 소스로의 데이터 연결을 설정하는 단계,
상기 프로세서에 의해, 상기 에너지 데이터 소스로의 상기 데이터 연결을 통해 상기 네트워크 운영 센터에서 에너지 데이터를 획득하는 단계 - 상기 에너지 데이터는 에너지 소비 데이터 및 온도 데이터를 포함함 -,
상기 프로세서에 의해, 상기 네트워크 운영 센터에서 상기 에너지 데이터에 대한 에너지 분석을 수행하여 분석 결과를 생성하는 단계 - 상기 에너지 분석을 수행하는 단계는,
상기 프로세서에 의해, 난방 평형점 및 냉방 평형점을 결정하는 단계 - 상기 난방 평형점은 건물이 그 위로 난방되지 않는 온도이고, 상기 냉방 평형점은 상기 건물이 그 아래로 냉방되지 않는 온도임 -,
상기 프로세서에 의해, 상기 에너지 데이터 내에 건물 비교 기준치 데이터(building comparison baseline data)를 결정하는 단계,
상기 프로세서에 의해, 상기 에너지 데이터 내의 실제 소비 데이터를 결정하는 단계,
상기 프로세서에 의해, 상기 건물 비교 기준치 데이터에서 시간 구간 내에 상기 에너지 데이터의 비교 표준 편차를 결정하고, 상기 프로세서에 의해, 상기 비교 표준 편차 데이터와 상기 실제 소비 데이터를 비교함으로써, 상기 프로세서에 의해, 상기 분석 결과로서, 예외 순위를 결정하는 단계 - 상기 예외 순위는 추가의 검토를 위해 상기 실제 소비 데이터 내의 특정의 데이터를 식별해줌 - 를 포함함 -, 및
상기 프로세서에 의해, 사용자 인터페이스를 발생하여 디스플레이상에 디스플레이하는 단계 - 상기 사용자 인터페이스는 상기 분석 결과를 포함함 -
를 포함하고,
상기 난방 평형점 및 냉방 평형점을 결정하는 단계는
난방 평형점 검색 창 내에서 상기 에너지 소비 데이터와 상기 온도 데이터 사이의 상관 분석 및 냉방 평형점 검색 창 내에서 상기 에너지 소비 데이터와 상기 온도 데이터 사이의 상관 분석을 실행하는 단계; 및
상기 난방 평형점 검색 창 내에서 상기 난방 평형점을 결정하는 단계; 및
상기 냉방 평형점 검색 창 내에서 상기 냉방 평형점을 결정하는 단계
를 포함하고,
상기 난방 평형점 검색 창 및 상기 냉방 평형점 검색 창 각각은 화씨 또는 섭씨 도의 하측 단부 및 상측 단부를 가지는, 에너지 분석 방법. - 제11항에 있어서, 상기 예외 순위를 결정하는 단계는,
상기 건물 비교 기준치 데이터에서 상기 시간 구간 내의 상기 에너지 데이터의 비교 평균을 결정하는 단계를 포함하는 에너지 분석 방법. - 제12항에 있어서, 상기 예외 순위를 결정하는 단계는,
상기 실제 소비 데이터에서 상기 시간 구간 내의 상기 에너지 데이터의 실제 소비 평균을 결정하는 단계를 더 포함하는 에너지 분석 방법. - 제13항에 있어서, 상기 예외 순위를 결정하는 단계는,
통계 파라미터의 예외 순위들로의 매핑을 포함하는 예외 순위 정의에 액세스하는 단계, 및
상기 매핑에 따라 상기 예외 순위를 상기 시간 구간에 할당하는 단계를 더 포함하는 에너지 분석 방법. - 제14항에 있어서, 상기 통계 파라미터가 상기 비교 평균에 대한 표준 편차 창을 포함하는 에너지 분석 방법.
- 에너지 분석 시스템으로서,
프로세서, 및
상기 프로세서에 결합된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는 에너지 분석 논리를 포함하고,
상기 에너지 분석 논리는, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 에너지 분석 시스템으로 하여금,
네트워크 운영 센터로부터 에너지 데이터 연결 인터페이스를 통해 에너지 데이터 소스로의 데이터 연결을 설정하고,
상기 에너지 데이터 소스로의 상기 데이터 연결을 통해 상기 네트워크 운영 센터에서 에너지 데이터를 획득하고 - 상기 에너지 데이터는 에너지 소비 데이터 및 온도 데이터를 포함함 -,
상기 네트워크 운영 센터에서 상기 에너지 데이터에 대한 에너지 분석을 수행하여 분석 결과를 생성하고 - 상기 에너지 분석은,
난방 평형점 및 냉방 평형점을 결정하고 - 상기 난방 평형점은 건물이 그 위로 난방되지 않는 온도이고, 상기 냉방 평형점은 상기 건물이 그 아래로 냉방되지 않는 온도임 -,
상기 에너지 데이터 내에 건물 비교 기준치 데이터를 결정하고,
상기 에너지 데이터 내의 실제 소비 데이터를 결정하고,
상기 건물 비교 기준치 데이터에서 시간 구간 내에 상기 에너지 데이터의 비교 표준 편차를 결정하고, 상기 비교 표준 편차 데이터와 상기 실제 소비 데이터를 비교함으로써, 상기 분석 결과로서, 예외 순위를 결정하는 - 상기 예외 순위는 추가의 검토를 위해 상기 실제 소비 데이터 내의 특정의 데이터를 식별해줌 - 것을 포함함 - , 및
사용자 인터페이스를 발생하여 디스플레이상에 디스플레이하게 - 상기 사용자 인터페이스는 상기 분석 결과를 포함함 - 야기하고,
상기 난방 평형점 및 냉방 평형점을 결정하는 것은
난방 평형점 검색 창 내에서 상기 에너지 소비 데이터와 상기 온도 데이터 사이의 상관 분석 및 냉방 평형점 검색 창 내에서 상기 에너지 소비 데이터와 상기 온도 데이터 사이의 상관 분석을 실행하는 것; 및
상기 난방 평형점 검색 창 내에서 상기 난방 평형점을 결정하는 것; 및
상기 냉방 평형점 검색 창 내에서 상기 냉방 평형점을 결정하는 것
을 포함하고,
상기 난방 평형점 검색 창 및 상기 냉방 평형점 검색 창 각각은 화씨 또는 섭씨 도의 하측 단부 및 상측 단부를 가지는, 에너지 분석 시스템. - 제16항에 있어서, 상기 에너지 분석 논리는 또한 상기 에너지 분석 시스템으로 하여금,
상기 건물 비교 기준치 데이터에서 상기 시간 구간 내의 상기 에너지 데이터의 비교 평균을 결정하게 야기하는 에너지 분석 시스템. - 제17항에 있어서, 상기 에너지 분석 논리는 또한 상기 에너지 분석 시스템으로 하여금,
상기 실제 소비 데이터에서 상기 시간 구간 내의 상기 에너지 데이터의 실제 소비 평균을 결정하게 야기하는 에너지 분석 시스템. - 제18항에 있어서, 상기 에너지 분석 논리는 또한 상기 에너지 분석 시스템으로 하여금,
통계 파라미터의 예외 순위들로의 매핑을 포함하는 예외 순위 정의에 액세스하고,
상기 매핑에 따라 상기 예외 순위를 상기 시간 구간에 할당하게 야기하는 에너지 분석 시스템. - 제19항에 있어서, 상기 통계 파라미터가 상기 비교 평균에 대한 표준 편차 창을 포함하는 에너지 분석 시스템.
- 삭제
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