KR101789564B1

KR101789564B1 - 진화 알고리즘에 의한 빌딩 에너지 예측 제어 시스템

Info

Publication number: KR101789564B1
Application number: KR1020170087543A
Authority: KR
Inventors: 김근호
Original assignee: (주)주인정보시스템
Priority date: 2017-07-11
Filing date: 2017-07-11
Publication date: 2017-10-25

Abstract

본 발명은 온, 습도, 출입감시정보 및 제어대상기기의 입, 출력값에 대한 과거 데이터를 진화 알고리즘을 이용하여 학습하여 제어대상기기의 예측제어를 위한 추정모델을 생성하고, 과거 데이터를 토대로 기상청의 예측 온, 습도값과 건물의 예측 출입 인원 데이터에 해당할 때 제어대상기기의 추정 입력값을 생성한 후 추정모델에 적용함으로써, 제어대상기기의 출력값을 추정하고, 추정된 출력값을 이용하여 제어대상기기를 일자별, 시간별 예측 제어 스케줄링하는 진화 알고리즘에 의한 빌딩 에너지 예측 제어 시스템에 관한 것이다.
본 발명에 의하면, 과거 데이터를 진화 알고리즘을 이용하여 반복적으로 학습하고 추정모델을 생성하며, 생성된 추정모델에 제어대상기기의 추정 입력값을 입력함으로써, 제어대상기기의 출력값을 종래 기술 대비 더 정확하게 예측 및 제어할 수가 있다.

Description

진화 알고리즘에 의한 빌딩 에너지 예측 제어 시스템{BUILDING ENERGY PREDICTION CONTROL SYSTEM BY EVOLUTIONARY ALGORITHM}

본 발명은 진화 알고리즘에 의한 빌딩 에너지 예측 제어 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 진화 알고리즘을 이용하여 생성된 추정모델에 추정 입력값을 입력하여 추정값을 생성하고, 추정값을 이용하여 제어대상기기의 예측제어를 스케줄링하는 진화 알고리즘에 의한 빌딩 에너지 예측 제어 시스템에 관한 것이다.

최근 IT를 비롯한 첨단기술의 급속한 진보로 인해 쾌적한 환경의 확보 및 업무 활동과 비즈니스에 필요한 기능 확보 등 빌딩 내 에너지 설비의 자동화 및 지능화 추세가 가속화되고 있으며, 이와 관련하여 빌딩관리에 IT를 활용한 빌딩 자동화 시스템(BAS : Building Automation System), 지능형 빌딩 시스템(IBS: Intelligent Building System), 빌딩 에너지 관리 시스템(BEMS : Building Energy Management System) 등 여러 가지 시스템 도입이 이루어지고 있다.

이러한 시스템 중의 하나로서, 빌딩 에너지 관리 시스템(BEMS : Building Energy Management System)은 건물 내 에너지 설비뿐만 아니라 사무기기, 정보기기 등 제반 에너지 기기의 세부 에너지 사용량 모니터링과 지능형 제어를 통해 에너지 소비를 최소화하고, 건물 내 상태 감지 및 환경정보를 기반으로 쾌적하고 경제적인 환경을 보장하는 기술이다.

이러한 내용에 관련된 종래의 선행특허로는 공개특허 제10-2016-0130023호(예측전력 프로파일을 통한 건물 실시간 수요관리 및 에너지 저감 방법과 이를 위한 시스템)가 있다.

공개특허 제10-2016-0130023호는 (a) 에너지 수요관리 운영서버(100)가, 기상청의 기상 데이터베이스(600)에서 확인되는 과거 기상 데이터와, 원격 검침용 전력량계(400)에서 확인되는 과거 전력사용 데이터를 이용하여, 미리 결정된 방법에 의해, 건물의 예측 전력 프로파일을 생성하는 단계; (b) 에너지 수요관리 클라이언트 서버(200)에서, 건물의 목표 전력이 설정되는 단계; (c) 빌딩 자동제어 시스템(BAS; building automation system)(510)이, 상기 예측 전력 프로파일이 상기 목표 전력의 소정의 백분율을 초과하는 시점으로부터 미리 설정된 제 1 시간(t1) 이전에 제 1 시나리오가 수행되어 건물을 운영하는 단계; 및 (d) 계측기(300)에서 계측한 현재 전력이 미리 결정된 제 1 전력 상한을 초과한 경우, 상기 빌딩 자동제어 시스템(510)이, 상기 목표 전력의 다른 소정의 백분율을 초과하는 시점으로부터 미리 설정된 제 2 시간(t2) 이전 또는 현재 시점 중 이른 시간에 제 2 시나리오가 수행되어 건물을 운영하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

공개특허 제10-2016-0130023호는 기상청의 과거 기상 데이터와 원격 검침용 전력량계에서 확인되는 과거 전력 사용 데이터를 이용하여 건물의 예측 전력 프로파일을 생성하는 방법을 이용하나, 기상청의 예측 온, 습도 데이터를 반영하지 않으며, 건물의 출입감시정보를 이용하지 않기 때문에 건물 인원 상황에 따른 에너지 소비량을 정확하게 예측할 수 없는 한계가 있고, 1~2일 이후의 온, 습도 상황에 따라 에너지 소비량을 정확하게 예측할 수 없는 한계가 있다.

공개특허 제10-2016-0130023호 등록특허 제10-1581501호

본 발명은 상기와 같은 문제점을 개선하기 위하여 발명된 것으로, 온, 습도, 출입감시정보 및 제어대상기기의 입, 출력값에 대한 과거 데이터를 진화 알고리즘을 이용하여 학습하여 제어대상기기의 예측제어를 위한 추정모델을 생성하고, 과거 데이터를 토대로 기상청의 예측 온, 습도값과 건물의 예측 출입 인원 데이터에 해당할 때 제어대상기기의 추정 입력값을 생성한 후 추정모델에 적용함으로써, 제어대상기기의 출력값을 추정하고, 추정된 출력값을 이용하여 제어대상기기를 일자별, 시간별 예측 제어 스케줄링하는 진화 알고리즘에 의한 빌딩 에너지 예측 제어 시스템을 제공하기 위한 것이다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 건물 외부/내부 온, 습도값, 건물 출입 인원수 및 제어대상기기의 입, 출력값을 수신하는 수신부; 상기 수신한 데이터를 종류별, 일자별로 저장하는 과거 데이터 저장부; 상기 과거 데이터 저장부에서 전달받은 데이터를 진화 알고리즘을 이용하여 학습하고, 건물 외부/내부 온, 습도값, 건물 출입 인원수 및 제어대상기기의 입력값에 따라 제어대상기기의 출력값을 예측하기 위한 추정모델을 생성하는 추정모델 생성부; 건물 외부의 미래 일자별 예측 온, 습도값을 기상청으로부터 수신하여 저장하는 기상청 예측 데이터 저장부; 건물의 현재 출입 인원수 및 휴일을 반영한 미래 일자별 예측 출입 인원수를 생성하여 저장하는 출입 인원데이터 저장부; 상기 과거 데이터 저장부에 저장된 데이터를 토대로 상기 기상청 예측 데이터 저장부에 저장된 예측 온, 습도값과 상기 출입 인원데이터 저장부에 저장된 예측 출입 인원수에 해당할 때 상기 제어대상기기의 입력값을 추정하여 생성하는 추정 입력값 생성부; 상기 추정 입력값 생성부에서 생성된 제어대상기기의 추정 입력값을 상기 추정모델 생성부에서 생성된 추정모델에 적용하여 제어대상기기의 출력값을 추정하는 출력값 추정부; 및 상기 출력값 추정부에서 추정된 출력값을 이용하여 상기 제어대상기기의 일자별, 시간별 예측 제어를 스케줄링하는 예측 제어 스케줄링부를 포함한다.

또한, 출입구에 설치되어 사용자의 출입상태를 감지하는 출입 감지부; 및 반차 및 연차를 포함하는 사용자의 계획된 휴가 일정을 관리하는 휴가 관리부를 더 포함하고, 상기 출입 인원데이터 저장부는 상기 출입 감지부가 감지하는 사용자의 출입상태 정보를 이용하여 건물의 층별 현재 출입 인원수를 파악하여 실시간으로 업데이트하고, 휴일 및 상기 휴가 관리부가 관리하는 사용자의 계획된 휴가 일정을 고려하여 설정된 기간 동안 일자별, 층별 예측 출입 인원수를 계산하여 저장하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 추정 입력값 생성부는, 일자별, 시간대별로 상기 기상청 예측 데이터 저장부에 저장된 건물 외부의 예측 온, 습도값과 상기 과거 데이터 저장부에 저장된 건물 외부 온, 습도값 중 일정 오차 범위 내에 있는 온, 습도값들 각각에 해당하는 건물 출입 인원수와 상기 출입 인원 데이터 저장부가 휴일 및 사용자의 계획된 휴가 일정을 고려하여 계산한 예측 출입 인원수의 차이를 계산하여, 인원수 차이가 가장 적은 건물 출입 인원수에 해당하는 상기 과거 데이터 저장부의 제어대상기기 입력값을 이용하여 추정 입력값을 생성하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 추정 입력값 생성부는, 상기 인원수 차이가 제1 설정비율 이하면, 인원수 차이가 가장 적은 건물 출입 인원수에 해당하는 상기 과거 데이터 저장부의 제어대상기기 입력값을 추정 입력값으로 생성하고, 상기 인원수 차이가 제1 설정비율을 초과하면, 인원수 차이가 가장 적은 건물 출입 인원수에 해당하는 상기 과거 데이터 저장부의 제어대상기기 입력값을 증가 또는 감소시켜서 추정 입력값으로 생성하는 것을 특징으로 한다.

그리고, 상기 출입 인원데이터 저장부에 실시간으로 업데이트 된 건물의 현재 출입 인원수를 사전에 예측된 출입 인원수와 비교하여 그 차이가 일정 비율 이상이 되는 경우 돌발상황이 발생한 것으로 판단하는 돌발상황 판단부; 및 돌발상황 발생시 제어대상기기를 바로 직접 제어하고, 돌발상황 해제시 직접 제어를 해제하는 직접 제어부를 더 포함하고, 상기 추정 입력값 생성부는, 상기 돌발상황 판단부에서 돌발상황이 발생한 것으로 판단되면, 상기 기상청 예측 데이터 저장부에 저장된 건물 외부의 현재 온, 습도값과 상기 과거 데이터 저장부에 저장된 건물 외부 온, 습도값 중 일정 오차 범위 내에 있는 온, 습도값들 각각에 해당하는 건물 출입 인원수와 현재 출입 인원수의 차이를 계산하여, 인원수 차이가 가장 적은 건물 출입 인원수에 해당하는 상기 과거 데이터 저장부의 제어대상기기 입력값을 이용하여 추정 입력값을 생성하고, 상기 직접 제어부는 상기 돌발상황이 발생 후 해제될 때까지, 상기 출력값 추정부에서 추정된 출력값을 이용하여 상기 제어대상기기를 직접 제어하는 것을 특징으로 한다.

나아가, 상기 돌발상황 판단부는 돌발상황 발생 후 상기 출입 인원데이터 저장부에 실시간으로 업데이트 된 건물의 현재 출입 인원수를 사전에 예측된 출입 인원수와 비교하여 그 차이가 일정 비율 미만으로 되는 경우 돌발상황이 해제된 것으로 판단하고, 상기 직접 제어부는 돌발상황 해제시 제어대상기기에 대한 직접 제어를 해제하며, 제어대상기기는 상기 예측 제어 스케줄링부에 의해 스케줄링된 일자별, 시간별 예측 제어 스케줄링에 따라 제어되는 것을 특징으로 한다.

상기와 같은 구성의 본 발명에 따르면, 다음과 같은 효과를 도모할 수 있다.

우선, 과거 데이터를 진화 알고리즘을 이용하여 반복적으로 학습하고 추정모델을 생성하며, 생성된 추정모델에 제어대상기기의 추정 입력값을 입력함으로써, 제어대상기기의 출력값을 종래 기술 대비 더 정확하게 예측 및 제어할 수가 있다.

또한, 기상청의 예상 온, 습도 데이터와 건물의 예측 출입 인원수를 이용하여 추정 입력값을 생성하고, 이를 추정모델에 적용하여 제어대상기기의 출력값을 생성함으로써, 종래 기술에 비해서 훨씬 정확하게 에너지 수요량을 예측 및 제어할 수가 있다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 진화 알고리즘에 의한 빌딩 에너지 예측 제어 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 진화 알고리즘에 의한 빌딩 에너지 예측 제어 방법의 순서도이다.

본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되는 실시 예를 참조하면 명확해질 것이다.

그러나, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예로 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이다.

본 명세서에서 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.

그리고 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.

따라서, 몇몇 실시 예에서, 잘 알려진 구성 요소, 잘 알려진 동작 및 잘 알려진 기술들은 본 발명이 모호하게 해석되는 것을 피하기 위하여 구체적으로 설명되지 않는다.

또한, 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭하고, 본 명세서에서 사용된(언급된) 용어들은 실시 예를 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다.

본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함하며, '포함(또는, 구비)한다'로 언급된 구성 요소 및 동작은 하나 이상의 다른 구성요소 및 동작의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다.

또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 정의되어 있지 않은 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.

이하, 첨부된 도면을 참고로 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 설명한다.

도 1 및 도 2를 참고하면, 진화 알고리즘에 의한 빌딩 에너지 예측 제어 시스템(100)은 수신부(110), 과거 데이터 저장부(115), 추정모델 생성부(120), 기상청 예측 데이터 저장부(130), 출입 인원데이터 저장부(135), 추정 입력값 생성부(140), 출력값 추정부(145) 및 예측 제어 스케줄링부(150)를 포함하며, 출입 감지부(155), 휴가 관리부(160), 돌발상황 판단부(165) 및 직접 제어부(170)를 더 구비할 수 있다.

수신부(110)는 건물 외부/내부 온, 습도값, 건물 출입 인원수 및 제어대상기기의 입, 출력값을 수신한다(S210). 건물 외부/내부의 온, 습도값은 기상청이나 유관기관으로부터 수신한 일별, 주별 데이터를 이용할 수 있으며, 건물 출입 인원수는 하기에서 살펴볼 출입 인원 데이터 저장부(135)에 저장된 데이터를 이용한다.

수신부(110)는 서버에 누적되어 기록되는 건물 외부/내부 온, 습도값, 출입 인원수 및 제어대상기기의 입, 출력값을 수신할 수 있다.

도 1에서 제어대상기기는 냉각탑, 보일러, 공조기, 냉동기만을 설명하고 있으나, 정유량 펌프, 축냉 시스템 및 전열기 등과 같이 열원, 급탕, 공조를 운전하는 장치는 어느 것이든지 포함할 수 있다. 또한, 빌딩 에너지 예측 제어 시스템(100)은 냉각탑, 보일러, 공조기, 냉동기 각각에 대해 생성된 추정모델(125)을 통해 예측 제어를 하도록 스케줄링 된다. 즉, 냉각탑을 예측 제어하는 빌딩 에너지 예측 제어 시스템(100)과 보일러를 예측 제어하는 빌딩 에너지 예측 제어 시스템(100)은 별개인 것이다.

과거 데이터 저장부(115)는 상기 수신부(110)에서 수신한 데이터를 종류별, 일자별로 저장한다(S220).

추정모델 생성부(120)는 상기 과거 데이터 저장부(115)에서 전달받은 데이터를 진화 알고리즘을 이용하여 학습하고, 건물 외부/내부 온, 습도값, 건물 출입 인원수 및 제어대상기기의 입력값에 따라 제어대상기기의 출력값을 예측하기 위한 추정모델(125)을 생성한다(S230).

진화 프로그래밍은 종의 수준에서 진화를 모방한 것으로 유전 연산자로 교배를 사용하지 않으며 돌연변이만을 사용한다. 돌연변이의 강도는 최적한 해에 가까워질수록 감소하도록 할 수 있다. 추정모델 생성부(120)는 과거 데이터 저장부(115)에서 건물 외부/내부의 시간별, 일별 온, 습도값, 출입 인원수 및 제어대상기기의 입, 출력값을 수신하면, 이를 누적하며 돌연변이를 사용하여 학습하고 최적한 해를 도출한다.

예를 들어, 최적의 해는 건물 외부의 온도가 30℃, 건물 내부 인원수가 80 명이면, 공조기의 입력값인 혼합 공기 온도, 냉온수 밸브 개도율, 냉온수 온도값에 따라 출력값인 급기온도를 추정하는 것이다.

또한, 냉각탑의 경우는 입력값인 외기 건구온도, 외기 상대습도, 냉각탑 입구 냉각수 온도값에 따라 출력값인 냉각탑 출구 냉각수 온도를 추정한다. 이와 같이 각 추정모델 생성부(120)에서 진화 알고리즘을 이용하여 최적의 해를 도출하기 위해 사용하는 입, 출력값은 제어대상기기에 따라 다르게 된다.

기상청 예측 데이터 저장부(130)는 건물 외부의 미래 일자별 예측 온, 습도값을 기상청으로부터 수신하여 저장한다(S240).

출입 인원데이터 저장부(135)는 건물의 현재 출입 인원수 및 휴일을 반영한 미래 일자별 예측 출입 인원수를 생성하여 저장한다(S250). 출입 인원데이터 저장부(135)에 대해서는 하기에서 구체적으로 살펴보도록 한다.

추정 입력값 생성부(140)는 상기 과거 데이터 저장부(115)에 저장된 데이터를 토대로 상기 기상청 예측 데이터 저장부(130)에 저장된 예측 온, 습도값과 상기 출입 인원데이터 저장부(135)에 저장된 예측 출입 인원수에 해당할 때 상기 제어대상기기의 입력값을 추정하여 생성한다(S260).

과거 데이터 저장부(115)에는 과거의 건물 외기, 내기 온/습도값, 출입 인원수에 따른 제어대상기기의 입, 출력값이 저장되어 있다. 추정 입력값 생성부(140)는 이러한 과거 데이터 저장부(115)의 내용을 토대로 예측 온, 습도값과 예측 출입 인원수에 해당할 때 제어대상기기의 입력값을 추정하여 생성하는 것이다.

출력값 추정부(145)는 상기 추정 입력값 생성부(140)에서 생성된 제어대상기기의 추정 입력값을 상기 추정모델 생성부(120)에서 생성된 추정모델(120)에 적용하여 제어대상기기의 출력값을 추정한다(S270). 출력값 추정부(145)는 해당 제어대상기기의 일자별, 시간별 출력값을 추정한다.

예측 제어 스케줄링부(150)는 상기 출력값 추정부(145)에서 추정된 출력값을 이용하여 상기 제어대상기기의 일자별, 시간별 예측 제어를 스케줄링 한다(S280). 예를 들어, 이틀 간의 공조기, 냉각탑 각각의 출력값을 일자별, 시간별로 스케줄링하여 설정해 놓는 것이다.

출입 감지부(155)는 건물 및 실(Room)의 출입구에 설치되어 사용자의 출입상태를 감지한다. 출입 감지부(155)는 건물 및 실(Room)의 출, 입구에 설치되어 있으며, 사용자의 고유식별정보를 갖는 수단을 이용하여 사용자의 출입상태를 감지한다. 사용자의 고유식별정보를 갖는 수단은 예컨대, 사용자의 이름, 사원번호 및 카드번호정보 등을 이용한 RFID 카드인식수단, 사용자의 지문정보를 이용한 지문인식수단, 동체감지센서, 사용자의 홍채정보를 이용한 홍채인식수단, 사용자의 얼굴을 인식하는 얼굴인식수단, 사용자의 목소리를 이용한 음성인식수단 중 적어도 어느 하나의 수단으로 이루어짐이 바람직하다.

휴가 관리부(160)는 반차 및 연차를 포함하는 사용자의 계획된 휴가 일정을 관리한다. 예를 들어, 회사의 직원들이 반차, 연차 계획을 제출하면 서버에 기록되며, 휴가 관리부(160)는 서버를 통해 건물 내 직원들의 며칠간의 휴가 일정을 파악할 수 있다.

출입 인원데이터 저장부(135)는 상기 출입 감지부(155)가 감지하는 사용자의 출입상태 정보를 이용하여 건물의 층별 현재 출입 인원수를 파악하여 실시간으로 업데이트하고, 휴일 및 상기 휴가 관리부(160)가 관리하는 사용자의 계획된 휴가 일정을 고려하여 설정된 기간 동안 일자별, 층별 예측 출입 인원수를 계산하여 저장한다.

추정 입력값 생성부(140)는 일자별, 시간대별로 상기 기상청 예측 데이터 저장부(130)에 저장된 건물 외부의 예측 온, 습도값과 상기 과거 데이터 저장부(115)에 저장된 건물 외부 온, 습도값 중 일정 오차 범위 내에 있는 온, 습도값들 각각에 해당하는 건물 출입 인원수와 상기 출입 인원 데이터 저장부(135)가 휴일 및 사용자의 계획된 휴가 일정을 고려하여 계산한 예측 출입 인원수의 차이를 계산하여, 인원수 차이가 가장 적은 건물 출입 인원수에 해당하는 상기 과거 데이터 저장부(115)의 제어대상기기 입력값을 이용하여 추정 입력값을 생성한다.

예를 들어, 기상청 예측 데이터 저장부(130)에 저장된 건물 외부의 내일 온, 습도값과 과거 데이터 저장부(115)에 저장된 건물 외부 온, 습도값 중 일정 오차, 즉 0.5℃ 범위 내에 해당하는 과거 데이터 저장부(115)의 온, 습도값들 각각에 해당하는 건물 출입 인원수를 검색한다. 0.5℃ 범위 내에 해당하는 온, 습도값들은 여러 개가 검색될 수 있고, 그에 따라 해당 온, 습도값에 해당하는 서로 다른 건물 출입 인원수도 여러 개가 검색될 수 있다.

그리고 출입 인원 데이터 저장부(135)가 휴가 일정을 고려하여 계산한 내일의 예측 출입 인원수와 검색된 여러 개의 건물 출입 인원수와의 차이를 계산한다. 그 중에서 인원수 차이가 가장 적은 건물 출입 인원수에 해당하는 과거 데이터 저장부(115)의 제어대상기기의 입력값을 이용하여 추정 입력값을 생성한다.

결국, 과거의 기록(온도, 습도, 건물 출입인원) 중 예측 온, 습도값과 예측 출입 인원에 해당하는 근사값을 찾고, 근사값에 해당하는 제어대상기기의 과거의 입력값을 이용하여 추정 입력값을 생성한다. 물론, 과거의 입력값을 그대로 이용하는 것은 아니고, 약간의 조정을 하여 추정 입력값을 생성할 수 있다.

구체적으로, 추정 입력값 생성부(140)는 상기 인원수 차이가 제1 설정비율 이하면, 인원수 차이가 가장 적은 건물 출입 인원수에 해당하는 상기 과거 데이터 저장부의 제어대상기기 입력값을 추정 입력값으로 생성한다.

예를 들어, 제1 설정비율을 5% 로 설정할 수 있다. 출입 인원 데이터 저장부(135)가 휴가 일정을 고려하여 계산한 내일의 예측 출입 인원수와 과거 데이터 저장부(115)에서 검색된 여러 개의 건물 출입 인원수와의 차이가 5% 이하면 그 중 인원수 차이가 가장 적은 건물 출입 인원수에 해당하는 과거 데이터 저장부(115)의 제어대상기기 입력값을 추정 입력값으로 생성한다.

그러나, 인원수 차이가 제1 설정비율을 초과하면, 인원수 차이가 가장 적은 건물 출입 인원수에 해당하는 상기 과거 데이터 저장부(115)의 제어대상기기 입력값을 증가 또는 감소시켜서 추정 입력값으로 생성한다.

즉, 검색된 여러 개의 건물 출입 인원수와의 차이가 5% 를 초과하면, 그 중에서 인원수 차이가 가장 적은 건물 출입 인원수에 해당하는 과거 데이터 저장부(115)의 제어대상기기 입력값을 증가 또는 감소시켜서 추정 입력값으로 생성하는 것이다. 건물 출입 인원수에서 어느 정도 차이가 날 때의 제어대상기기 입력값이기 때문에 증가 또는 감소시켜서 조정을 하는 것이다.

돌발상황 판단부(165)는 상기 출입 인원데이터 저장부(135)에 실시간으로 업데이트 된 건물의 현재 출입 인원수를 사전에 예측된 출입 인원수와 비교하여 그 차이가 일정 비율 이상이 되는 경우 돌발상황이 발생한 것으로 판단한다.

예를 들어, 어느 날 갑자기 건물에 단체 손님 20명이 방문을 하게 되면 사전에 예측된 출입 인원수와 차이가 날 수 밖에 없다. 이와 같이 실시간으로 업데이트 된 건물의 현재 출입 인원수와 사전에 예측된 출입 인원수의 차이가 일정 비율 이상이 되는 경우 돌발상황이 발생한 것으로 판단한다.

직접 제어부(170)는 돌발상황 발생시 제어대상기기를 바로 직접 제어하고, 돌발상황 해제시 직접 제어를 해제한다.

추정 입력값 생성부(140)는 상기 돌발상황 판단부(165)에서 돌발상황이 발생한 것으로 판단되면, 상기 기상청 예측 데이터 저장부(130)에 저장된 건물 외부의 현재 온, 습도값과 상기 과거 데이터 저장부(115)에 저장된 건물 외부 온, 습도값 중 일정 오차 범위 내에 있는 온, 습도값들 각각에 해당하는 건물 출입 인원수와 현재 출입 인원수의 차이를 계산하여, 인원수 차이가 가장 적은 건물 출입 인원수에 해당하는 상기 과거 데이터 저장부(115)의 제어대상기기 입력값을 이용하여 추정 입력값을 생성한다.

직접 제어부(170)는 상기 돌발상황이 발생 후 해제될 때까지, 상기 출력값 추정부(145)에서 추정된 출력값을 이용하여 상기 제어대상기기를 직접 제어한다. 즉, 예측 제어 스케줄링부(150)에 의해 사전에 예측 제어된 값에 의해 제어대상기기를 제어하지 않고, 돌발상황 발생시에는 출력값 추정부(145)에서 추정된 출력값을 이용하여 제어대상기기를 직접 제어하는 것이다. 돌발상황 발생 순간만큼은 사전에 설정된 예측 제어 값이 아닌 직접 제어를 수행하도록 한다.

돌발상황 판단부(165)는 돌발상황 발생 후 상기 출입 인원데이터 저장부(135)에 실시간으로 업데이트 된 건물의 현재 출입 인원수를 사전에 예측된 출입 인원수와 비교하여 그 차이가 일정 비율 미만으로 되는 경우 돌발상황이 해제된 것으로 판단한다.

위의 예에서 건물을 방문한 단체 손님 20명이 방문 일정을 마치고 다시 건물을 빠져 나가면 돌발상황이 해제된 것으로 판단하게 될 것이다.

직접 제어부(170)는 돌발상황 해제시 제어대상기기에 대한 직접 제어를 해제하며, 제어대상기기는 상기 예측 제어 스케줄링부(150)에 의해 스케줄링된 일자별, 시간별 예측 제어 스케줄링에 따라 제어된다. 직접 제어부(170)에 의한 직접 제어가 해제되면, 다시 원래대로 예측 제어 스케줄링부(150)에 의해 스케줄링된 일자별, 시간별 예측 제어 스케줄링에 따라 제어되는 것이다.

이상과 같이 본 발명은 과거 데이터를 진화 알고리즘을 이용하여 반복적으로 학습하고 추정모델을 생성하며, 생성된 추정모델에 제어대상기기의 추정 입력값을 입력함으로써, 제어대상기기의 출력값을 종래 기술 대비 더 정확하게 예측 및 제어할 수가 있다.

본 발명은 상기한 특정의 바람직한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 되는 것임은 자명하다.

100...빌딩 에너지 예측 제어 시스템
110...수신부
115...과거 데이터 저장부
120...추정모델 생성부
125...추정모델
130...기상청 예측 데이터 저장부
140...추정 입력값 생성부
145...출력값 추정부
150...예측 제어 스케줄링부
155...출입 감지부
160...휴가 관리부
165...돌발상황 판단부
170...직접 제어부

Claims

건물 외부/내부 온, 습도값, 건물 출입 인원수 및 제어대상기기의 입, 출력값을 수신하는 수신부;
상기 수신한 데이터를 종류별, 일자별로 저장하는 과거 데이터 저장부;
상기 과거 데이터 저장부에서 전달받은 데이터를 진화 알고리즘을 이용하여 학습하고, 건물 외부/내부 온, 습도값, 건물 출입 인원수 및 제어대상기기의 입력값에 따라 제어대상기기의 출력값을 예측하기 위한 추정모델을 생성하는 추정모델 생성부;
건물 외부의 미래 일자별 예측 온, 습도값을 기상청으로부터 수신하여 저장하는 기상청 예측 데이터 저장부;
건물의 현재 출입 인원수 및 휴일을 반영한 미래 일자별 예측 출입 인원수를 생성하여 저장하는 출입 인원데이터 저장부;
상기 과거 데이터 저장부에 저장된 데이터를 토대로 상기 기상청 예측 데이터 저장부에 저장된 예측 온, 습도값과 상기 출입 인원데이터 저장부에 저장된 예측 출입 인원수에 해당할 때 상기 제어대상기기의 입력값을 추정하여 생성하는 추정 입력값 생성부;
상기 추정 입력값 생성부에서 생성된 제어대상기기의 추정 입력값을 상기 추정모델 생성부에서 생성된 추정모델에 적용하여 제어대상기기의 출력값을 추정하는 출력값 추정부; 및
상기 출력값 추정부에서 추정된 출력값을 이용하여 상기 제어대상기기의 일자별, 시간별 예측 제어를 스케줄링하는 예측 제어 스케줄링부를 포함하되,
출입구에 설치되어 사용자의 출입상태를 감지하는 출입 감지부; 및
반차 및 연차를 포함하는 사용자의 계획된 휴가 일정을 관리하는 휴가 관리부를 더 포함하고,
상기 출입 인원데이터 저장부는 상기 출입 감지부가 감지하는 사용자의 출입상태 정보를 이용하여 건물의 층별 현재 출입 인원수를 파악하여 실시간으로 업데이트하고, 휴일 및 상기 휴가 관리부가 관리하는 사용자의 계획된 휴가 일정을 고려하여 설정된 기간 동안 일자별, 층별 예측 출입 인원수를 계산하여 저장하며,
상기 출입 인원데이터 저장부에 실시간으로 업데이트 된 건물의 현재 출입 인원수를 사전에 예측된 출입 인원수와 비교하여 그 차이가 일정 비율 이상이 되는 경우 돌발상황이 발생한 것으로 판단하는 돌발상황 판단부; 및
돌발상황 발생시 제어대상기기를 바로 직접 제어하고, 돌발상황 해제시 직접 제어를 해제하는 직접 제어부를 더 포함하고,
상기 추정 입력값 생성부는,
상기 돌발상황 판단부에서 돌발상황이 발생한 것으로 판단되면, 상기 기상청 예측 데이터 저장부에 저장된 건물 외부의 현재 온, 습도값과 상기 과거 데이터 저장부에 저장된 건물 외부 온, 습도값 중 일정 오차 범위 내에 있는 온, 습도값들 각각에 해당하는 건물 출입 인원수와 현재 출입 인원수의 차이를 계산하여, 인원수 차이가 가장 적은 건물 출입 인원수에 해당하는 상기 과거 데이터 저장부의 제어대상기기 입력값을 이용하여 추정 입력값을 생성하고,
상기 직접 제어부는 상기 돌발상황이 발생 후 해제될 때까지, 상기 출력값 추정부에서 추정된 출력값을 이용하여 상기 제어대상기기를 직접 제어하는 것을 특징으로 하는 진화 알고리즘에 의한 빌딩 에너지 예측 제어 시스템.
삭제
청구항 1에 있어서,
상기 추정 입력값 생성부는,
일자별, 시간대별로 상기 기상청 예측 데이터 저장부에 저장된 건물 외부의 예측 온, 습도값과 상기 과거 데이터 저장부에 저장된 건물 외부 온, 습도값 중 일정 오차 범위 내에 있는 온, 습도값들 각각에 해당하는 건물 출입 인원수와 상기 출입 인원 데이터 저장부가 휴일 및 사용자의 계획된 휴가 일정을 고려하여 계산한 예측 출입 인원수의 차이를 계산하여, 인원수 차이가 가장 적은 건물 출입 인원수에 해당하는 상기 과거 데이터 저장부의 제어대상기기 입력값을 이용하여 추정 입력값을 생성하는 것을 특징으로 하는 진화 알고리즘에 의한 빌딩 에너지 예측 제어 시스템.
청구항 3에 있어서,
상기 추정 입력값 생성부는,
상기 인원수 차이가 제1 설정비율 이하면, 인원수 차이가 가장 적은 건물 출입 인원수에 해당하는 상기 과거 데이터 저장부의 제어대상기기 입력값을 추정 입력값으로 생성하고,
상기 인원수 차이가 제1 설정비율을 초과하면, 인원수 차이가 가장 적은 건물 출입 인원수에 해당하는 상기 과거 데이터 저장부의 제어대상기기 입력값을 증가 또는 감소시켜서 추정 입력값으로 생성하는 것을 특징으로 하는 진화 알고리즘에 의한 빌딩 에너지 예측 제어 시스템.
삭제
청구항 1에 있어서,
상기 돌발상황 판단부는 돌발상황 발생 후 상기 출입 인원데이터 저장부에 실시간으로 업데이트 된 건물의 현재 출입 인원수를 사전에 예측된 출입 인원수와 비교하여 그 차이가 일정 비율 미만으로 되는 경우 돌발상황이 해제된 것으로 판단하고,
상기 직접 제어부는 돌발상황 해제시 제어대상기기에 대한 직접 제어를 해제하며, 제어대상기기는 상기 예측 제어 스케줄링부에 의해 스케줄링된 일자별, 시간별 예측 제어 스케줄링에 따라 제어되는 것을 특징으로 하는 진화 알고리즘에 의한 빌딩 에너지 예측 제어 시스템.