KR101974937B1 - 바닥 난방 분배 제어 시스템 및 제어방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방제어방법은, 한국지역난방공사 열사용 시설 기준에 근거하여 설계도서에서 확인가능한 기초자료를 온도조절기에 입력하는 단계와, 각각의 난방영역에 대한 난방특성을 학습하기 위한 난방특성학습알고리즘을 실행하는 단계와, 상기 복수개의 난방영역을 난방 시 각각의 난방영역에 대한 난방특성을 기초하여 개별 난방영역에 난방부하를 공급하는 단계와,
상기 개별 난방영역에 공급된 난방부하를 보정하는 난방부하 보정 알고리즘을 실행하는 단계를 포함하여 세대별 난방영역의 난방면적에 비례하게 난방 부하를 밸런싱하여 최적화된 난방제어를 실행할 수 있으며, 상기 난방특성학습알고리즘을 실행하는 단계는 난방특성을 인공지능 학습에 의하여 또는 직접 측정 및 계산하여 구할 수 있다.

Description

바닥 난방 분배 제어 시스템 및 제어방법 {A heating and cooling system control based on heating energy calculation}

본 발명은 바닥 난방 분배 제어시스템 및 제어방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 계절 별, 지역 별, 각각 다른 바닥 난방 환경 및 운전조건을 가지는 주거 또는 상업용 건물에 최적의 열원을 공급할 수 있도록, 필요 열원의 양을 계산하는 알고리즘을 가지며 동시에 최적의 필요 열원의 양을 학습하여 개별적인 난방영역에 분배하는 알고리즘을 제공함으로써, 에너지 낭비를 방지할 수 있으며 거주자가 원하는 쾌적한 바닥 난방 환경을 제공 할 수 있는 바닥 난방 분배 제어 시스템 및 제어방법에 관한 것이다.

일반적인 난방장치는, 세대 내부로 난방수가 유입되는 공급관과, 공급관으로부터 분기되어 각 난방영역을 통과하는 복수의 난방수 분배기와, 복수의 난방수 분배기가 합쳐서 세대 외부로 난방수를 배출하는 환수관으로 이루어져 있다.

각 난방수 분배기에는 개폐밸브가 설치되어 해당 난방영역의 난방의 필요에 따라 난방수의 흐름을 개방하거나 차단시킨다. 공급관으로 유입된 난방수는, 흐름이 개방된 난방수 분배기를 통과하며 해당 난방영역에 열을 전달함으로써 해당 난방영역을 난방하도록 구성된다.

그런데, 종래 난방장치의 경우, 사용자는 난방 하고자 하는 난방영역의 난방수 분배기에 설치된 개폐밸브는 개방하고, 난방을 하지 않으려는 난방영역의 난방수 분배기에 설치된 개폐밸브는 폐쇄하여, 난방비의 절감을 시도하였다.

또한, 일부 난방영역의 실내온도가 원하는 난방온도에 도달하여 난방수가 차단된 경우, 난방비가 절감될 것이라 예상하는 것이 보통 일반인의 생각이다.

그러나, 중앙난방이나 특히 지역난방의 경우, 각 세대에는 정유량 밸브를 통해 일정한 최대치의 유량을 공급받게 되어 있어서, 위와 같이 세대 내부로의 일부 개폐밸브가 폐쇄되어 난방수가 차단된다고 하더라도, 나머지 개방된 개폐밸브를 통해 흐르는 난방수는 유속이 빨라지게 되어, 결과적으로 세대 내부로 유입되고 유출되는 난방수의 전체 유량은 모든 난방수분기관에 설치된 개폐밸브를 개방했을 경우와 비슷하게 되어, 난방비의 절감효과는 거의 없었다.

세대의 난방비는 보통 난방수의 유량에 의해 결정되고, 유량값은 난방수가 흐르는 관의 단면적에 난방수의 유속을 곱한 값으로 결정되기 때문이다.

예컨대, 하나의 세대 내부로 공급관을 통해 난방수가 5 LPM(liter per minute)으로 공급되고, 5개의 난방영역으로 나누어져 각 난방영역에 개폐밸브를 구비한 난방수 분배기가 설치된 경우, 5개의 모든 난방영역에 설치된 개폐밸브가 개방되어 모든 난방수 분배기에 난방수가 흐른다고 가정하면, 세대에 공급되고 유출되는 난방수는 5 LPM이 될 것이다.

이때, 5개의 난방영역 중 2개의 난방영역에 설치된 난방수 분배기가 차단되고 나머지 3개의 난방영역에 설치된 난방수 분배기가 개방된 경우, 세대에 공급되고 유출되는 난방수의 유량은 3 LPM이 되는 것이 아니라, 개방된 난방수 분배기를 더욱 빠르게 흐르기 때문에, 결국 세대에 공급되고 유출되는 난방수는 거의 5 LPM이 되고, 이로 인해, 난방비의 절감 효과는 거의 없게 되는 것이다.

이러한 문제를 해결하기 위해서, 국내특허공보 제1008670호(2011.01.10. 이하 '특허문헌 1'이라 함)나 제0902306호(2009.06.4. 이하 '특허문헌 2'라 함)에서 해결방안 들이 제시되었다.

특허문헌 1은 난방수 분배기에 연결되어 세대내부 각 난방영역 바닥에 배치되는 난방코일의 길이에 비례하여 열원인 난방수 유량을 공급하는 방법이 제시되며, 특허문헌 2는 복수의 난방 난방영역 중 개방된 난방영역의 개수를 고려하여 세대에 공급되는 난방수 유량을 조정하는 방법이 제시되어 있다.

그러나, 이들 특허문헌 1과 2 모두 건축설계 당시에 반영된 난방열량의 계산으로부터 산출된 난방부하를 기준으로 열원인 난방수 공급유량을 고정된 난방수 유량으로 가정하고, 각방의 난방에 필요한 유량을 분배하는 해결방안을 제시하고 있으나, 세대내에 실제로 공급되는 열원의 공급량을 측정 및 확인할 수 없다.

난방 부하 밸런싱에 대한 언급이 없거나 코일길이 비율에 따른 유량분배만으로 각방 부하별 난방수 유량을 분배에 대하여 실제 계량이 되지 않기 때문에 실효성이 검증되지 않는 문제점이 있다.

또한, 총유량 제어만 하기 때문에 난방이 안 되는 난방영역, 즉 난방불균형이 발생되며, 과유량 공급으로 인하여 에너지 손실이 발생할 수 있다.

또한 유량설정기준이 없는 문제점이 있다.

즉, 세대내 각 방의 공급 난방 부하 측정을 위해서는 유량계 또는 열량계 등 추가적인 설비가 필요하며, 세대 내 각방의 공급 압력이 변동해도 필요한 공급을 위한 각 난방영역별 정유량밸브나 또는 다른 방안이 필요하며, 계절 별, 지역 별, 건물 배치, 구조, 세대내 각방의 면적 등 특성에 따라 필요로 하는 난방부하에 따라 열량을 공급하는 데는 충분하지 못하며, 또한 코일길이에 비례하여 난방부하를 분배하기 때문에, 코일길이에 따라 난방수의 차압변동으로 인해 발생하는 난방부하의 불균형을 제대로 해결하지 못하고 있다. 즉, 코일길이가 가장 짧은 방이 가장 난방이 많이 되어 먼저 난방이 이루어지는 문제점이 있었다.

또한, 비례제어구동기 적용으로 인하여 구성원가가 높고, 비례제어구동기의 잦은 동작으로 구동기 수명이 단축되는 문제점이 있으며, 세대면적 또는 타입 별로 난방 코일 길이 값에 따라 현장에서 코일길이 기준으로 할당된 각방에 필요한 유량을 미세유량 조절 밸브를 수동으로 설정해야 하므로, 조절이 용이하지 않으며, 설치 및 시운전비가 증가되는 문제점이 있다.

본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 코일길이에 따른 수동적인 난방열원의 분배 대신, 공급되는 열원을 직접 또는 간접적으로 계산하여 열원을 분배하고, 학습에 의한 난방 최적화 알고리즘을 제공하여 고정적이며 수동적인 난방 제어가 아니라 능동적으로 난방 밸런싱이 이루어지도록 하기 위한 바닥 난방제어 시스템 및 제어방법을 제공하는 것이다.

이외에도, 본 발명의 목적은 이하의 기술구성 및 상호 간의 유기적인 작동에 대한 설명을 통해 보다 더 분명히 밝혀질 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방제어 시스템은, 보일러 또는 지역난방 공사로부터 공급되는 열원과 연결된 열 교환기와 연결되는 난방수 공급관; 상기 난방수 공급관으로부터 세대 내 난방영역으로 난방수를 분배하는 공급 분배기; 상기 공급 분배기에 연결되어 세대 내 난방영역에 설치된 난방코일; 상기 난방코일에 흐르는 난방수의 유량이 밸브 개도에 비례하여 공급되도록 제어되는 적어도 1 이상의 난방밸브; 상기 난방밸브의 개폐를 제어하는 적어도 1 이상의 구동기; 상기 구동기가 상기 난방밸브의 개폐를 위해서 릴레이의 접점 유지 시간에 비례하여 선형적으로 구동하도록 제어하는 구동기 제어기; 상기 난방코일을 통해 세대 내 난방영역에서 열 교환을 마친 난방수를 환수하는 환수 분배기; 상기 세대 내 난방영역의 실내 공기온도를 측정하고, 상기 세대내 난방영역의 난방특성을 인공지능 학습하며, 상기 실내 공기온도와 상기 인공지능 학습에 의해 제공되는 난방특성을 이용하여 상기 세대 내 난방영역의 면적에 비례하는 난방 열량을 산출하되, 상기 세대내 난방영역의 난방특성에 맞게 보정하여 상기 세대내 난방영역의 면적에 비례하게 밸런싱된 난방 열량을 공급할 수 있도록 상기 구동기 제어기에 인공지능 학습 난방 제어신호를 전송하는 온도조절기를 포함하며,
상기 난방특성은 상기 실내온도센서에서 측정된 실내온도, 인공지능 학습을 통한 공급온도와 환수온도 차를 이용하여 산출된 실내온도 1℃ 상승 소요시간(분)과 실내온도 1℃ 상승 공급 열량 (kcal/hr)인 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방제어 시스템은, 상기 공급 분배기를 통해 공급되는 난방수의 온도와 상기 환수 분배기를 통해 환수되는 난방수의 온도를 직접 측정하는 난방수 온도측정센서를 더 포함할 수 있다.

상기 온도조절기는 상기 실내 공기온도와, 상기 난방수 온도측정센서에서 직접 측정된 난방수 온도를 이용하여 상기 세대 내 난방영역에 대한 상기 난방특성을 인공지능 학습을 통해서 산출할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방제어방법은, 한국지역난방공사 열사용 시설기준에 근거하여 설계도서에서 확인가능한 기초자료를 온도조절기에 입력하고 설정하는 단계와,
각각의 난방영역에 대한 난방특성을 학습하기 위한 난방특성학습알고리즘을 실행하는 단계와,
상기 복수개의 난방영역을 난방 시 각각의 난방영역에 대한 난방특성에 기초하여 개별 난방영역에 난방부하를 공급하는 단계와,
상기 개별 난방영역에 공급된 난방부하를 보정하는 난방부하 보정 알고리즘을 실행하는 단계를 포함하여 세대별 난방영역의 난방면적에 비례하게 난방 부하를 밸런싱하여 최적화된 난방제어를 실행하며,
상기 난방특성학습알고리즘 실행단계는
실내온도센서로부터 측정된 현재의 실내온도와 상기 온도조절기에 입력설정된 난방희망온도인 설정온도를 비교하는 단계와,
상기 설정온도보다 실내온도가 낮으면 밸브 구동기가 풀로 구동하여 상기 밸브 구동기에 대응하는 난방밸브가 100% 개방 위치가 되게 하는 단계와,
상기 난방밸브를 통해 공급되는 공급 온수의 온도와 환수되는 환수의 온도 차이를 구하는 단계와,
상기 개별 난방영역의 난방면적에 대하여 최대 공급유량과 공급열량의 조건에서 단위 실내온도 1℃를 상승시키는데 걸리는 시간을 산출하여 메모리부에 저장하는 단계와,
상기 개별 난방영역의 실내온도 1℃ 상승에 필요한 단위공급열량을 계산하고 상기 메모리부에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 개별 난방영역에 공급된 난방부하를 보정하는 난방부하 보정 알고리즘을 실행하는 단계를 포함하여 세대별 난방영역의 난방면적에 비례하게 난방 부하를 밸런싱하여 최적화된 난방제어를 실행할 수 있으며, 상기 난방특성학습알고리즘을 실행하는 단계는 난방특성을 인공지능 학습에 의하여 또는 직접 측정 및 계산하여 구할 수 있다

본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어방법은, 세대내 난방영역의 온도조절기에 입력된 난방희망온도가 실내온도센서로부터 측정된 실내온도보다 큰지 판단하는 단계; 상기 난방희망온도가 실내온도보다 크다고 판단되면, 상기 난방희망온도와 상기 실내온도의 차이를 계산하는 단계; 인공지능 학습된 세대별 난방영역의 난방특성을 이용하여 상기 세대별 난방영역의 유량조절밸브의 개도비를 계산하는 단계; 상기 유량조절밸브의 개도비를 시간으로 환산하여 밸브 개도제어를 하는 단계; 상기 인공지능 학습에 따른 세대별 난방영역의 보정주기에 도달했는지 판단하고, 인공지능 학습에 따른 세대별 난방영역의 보정주기에 미도달시 상기 밸브개도 제어를 유지하는 단계를 포함한다

상기 인공지능 학습에 따른 세대별 난방영역의 보정주기에 도달했는지 판단하는 단계는 인공지능 학습에 따른 캘리브레이션 모드를 실행하여 상기 밸브개도 계산을 보정하고 상기 밸브개도 제어를 보정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 인공지능 학습된 세대별 난방영역의 난방특성을 이용하여 실내온도 1℃ 상승 시키는데 걸리는 난방설정시간을 계산하고 상기 세대별 난방영역의 실내온도가 실제로 상기 난방희망 설정온도에 도달하는 난방시간을 계산하여 상기 난방시간이 상기 난방설정시간보다 크면 난방 이상을 표시하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 난방특성은 계절별, 단열특성, 지역별 특성에 간섭이 없는 데이터로 실제로 세대별 난방영역의 실내온도가 설정온도에 도달하는 난방시간을 포함하며, 상기 난방특성을 구하기 위하여 세대별 난방영역 면적, 최대난방부하 공급 시 단위온도 상승에 걸리는 시간, 세대내 난방영역의 난방면적, 단위난방부하, 상기 세대내 공급되는 압력독립형 밸브의 총유량을 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시 예에 따른 바닥 난방 분배 제어 시스템 및 제어방법에 의하면, 난방 면적을 입력 할 수 있는 사용자 인터페이스를 가지는 각방 온도조절기에서 실제로 공급되는 열원의 열량을 직접 또는 간접적으로 계산하여 공급될 수 있도록 제어할 수 있는 있어 수동적인 열량 공급보다 능동적인 난방제어를 가능케 하여 에너지를 효율적으로 활용 할 수 있다.

특히, 복수의 난방 영역에 동시 또는 복수의 난방 시 발생하는 차압변동에 의한 유체역학적인 원인에 기반한 난방 수의 불균형을 보완 할 수 있어 균등한 난방이 이루어지도록 할 수 있고, 부가적인 에너지 절감을 할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 본 발명의 일 실시 예에 따른 바닥 난방 분배 제어 시스템 및 제어방법에 의하면, 밸브 개도에 따른 선형적인 유량공급 특성을 가지는 온도조절밸브와 구동시간에 따라 선형적인 동적 거동을 가지는 구동기를 구비 함으로써, 고가의 비례제어 밸브 구동기를 사용하지 않고 동등한 제어성능을 제공할 수 있다.

이외에도 본 발명의 실시 예에 따른 바닥 난방 분배 제어 시스템 및 제어방법에 의하면, 건축 설계 시 확정된 기준 공급열량과 사용 시 공급되는 열량을 사용자 인터페이스 기능을 구비한 온도조절기에서 비교할 수 있기 때문에, 난방이 적절히 진행 되고 있는지를 확인할 수 있고 현장에서 시스템의 기능구현 상태를 직접 확인 할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 바닥 난방 분배 제어 시스템 및 제어방법에 의하면, 실제 난방을 위해 필요로 하는 난방부하를 계산하는 제어알고리즘을 가져, 능동적인 난방부하를 할당할 수 있어 난방 밸런싱을 가능케 하며, 난방 진단을 가능케 할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어시스템을 설명하기 위한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어시스템의 유량조절밸브 의 선형적인 유량공급특성 및 밸브 구동기의 선형적인 운동특성을 나타내는 그래프이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어시스템의 온도조절기와 구동제어기의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어방법을 설명하기 위한 플로우챠트이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어방법을 위한 세대 난방영역별 난방특성을 인공지능학습방법을 설명하기 위한 플로우챠트이다.
도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어방법을 위한 세대 난방영역별 난방특성을 인공지능학습방법을 설명하기 위한 플로우챠트이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어방법과 종래 바닥 난방 제어방법의 난방부하 밸런싱 효과를 설명하는 그래프이다.

먼저, 본 발명의 실시 예에 따른 각 도면에서의 도면부호는 구성요소들 간의 관련성을 쉽게 파악할 수 있도록 나름의 관련도에 따라 구분하여 붙이되 상호 간의 관련도가 긴밀한 기술요소들에 대해서는 되도록 동일한 일련번호를 적용하였다.

또한, 제 1 이나 제 2와 같은 용어를 사용하는 경우에는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적 외에 별다른 목적이 없다.

여기에서 사용하는 용어는 단지 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어시스템 및 제어방법에 대한 이해를 돕는 차원에서 특정 실시 예를 들어 설명하였지만, 이러한 실시 예로부터 본 발명의 기술사상이 한정되는 것은 아니며, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 별다른 뜻을 특정하지 않는 한, 복수의 표현까지도 포함하는 것이다.

또한, "포함하다" 또는 "이루어진다"와 같은 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성까지 배제하려는 의도는 아니다.

이하에서는 본 발명의 실시 예에 따른 바닥 난방 제어시스템 및 제어방법을 첨부한 도면 및 제어흐름도를 참조하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어시스템을 설명하기 위한 구성도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어시스템(1)은, 온수 공급관(10), 적어도 1 이상의 난방수 분배기(20), 환수관(30), 총공급유량조절밸브(40), 공급관(10) 및 환수관(30)의 헤더에 설치되는 공급 및 환수의 온도센서(50), 복수의 난방밸브(60), 난방밸브 구동기(70), 각 난방영역 온도조절기(80), 및 상기 난방밸브 구동기(70)용 구동기 제어기(90)를 포함한다.

본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어시스템(1)은, 단위범위내의 분할된 복수의 난방영역을 난방하기 위한 것으로, 단위범위라고 하면, 일반적으로 하나의 아파트나, 주택과 같이 하나의 독립된 세대가 거주하는 공간을 의미한다.

단위범위 내에는 난방을 개별적/선택적으로 하는 것이 가능한 여러 개의 난방영역으로 분할되어 있다. 예컨대, 아파트와 같은 단위범위는 거실, 주방, 안방, 방1, 방2 등과 같이 복수의 분할된 난방영역으로 이루어져 있다. 각 분할된 난방영역은 사용자에 의해 선택되어 개별적으로 난방이 가능하다.

본 실시예의 경우, 난방이 필요한 난방영역은 제 1 난방영역 내지 제 4 난방영역(A1, A2, A3, A4)으로 이루어져 있다.

상기 공급관(10)은, 단위범위내로 난방수가 유입되는 관이다. 즉 상기 공급관(10)은 각 세대에 난방수를 공급하며, 상기 각 세대 난방영역(A1, A2, A3, A4)의 난방코일에 연결되어 있다.

한편, 상기 공급관에는 각 세대에 공급하는 난방수를 일정한 최대치의 유량만으로 공급하도록 상기 총공급유량제어밸브(40)가 구비될 수 있다.

상기 난방수 분배기(20)는, 공급관(10)으로부터 분기되는 공급 분배기(21)와, 상기 환수관(10)으로부터 분기되는 환수 분배기(23)를 포함할 수 있다. 상기 난방수 분배기(20)에 연결된 난방코일은 각 난방영역(A1, A2, A3, A4)에 설치되어 난방하는 역할을 한다.

상기 난방수 분배기(20)는 분할된 복수의 난방영역의 개수에 대응되도록 구비된다. 이때 '대응된다"의 의미는 반드시 난방수 분배기의 개수와 분할된 난방영역의 개수가 동수만을 의미하는 것은 아니다.

예컨대, 분할된 난방영역이 4개인 경우, 난방수 분배기(20)의 개수는 분할된 난방영역의 개수와 동수인 4개가 될 수도 있지만, 비교적 큰 넓이를 가진 어떤 하나의 난방영역을 2개 이상의 난방수 분배기가 지나도록 설계된 경우, 분할된 난방영역의 개수 보다 많은 수가 될 수도 있다.

상기 환수관(30)은, 복수의 난방수 분배기(20)과 연결된다. 상기 환수관(30)에는 연결된 복수의 난방수 분배기(20)을 거친 난방수가 합쳐진 후 단위범위 외부로 환수될 수 있다.

상기 총공급유량조절밸브(40)는, 공급관(10) 또는 환수관(20) 중 어느 한 곳에 설치될 수 있다.

상기 공급관(10)과 상기 환수관(20)을 통과하는 난방수의 유량은 언제나 동일하기 때문에, 둘 중 어느 한 쪽에 상기 총공급유량조절밸브(40)가 설치되어도 공급관(10)이나 환수관(20)을 통과하는 난방수의 유량은 총공급유량으로 조절될 수 있다. 본 실시예의 경우, 총공급유량조절밸브(40)는 환수관(20)에 설치되며, 일정한 최대치의 유량까지만 난방수를 통과시키도록 구성되어 부하변동시 세대차압이 변화되어도 설정된 세대 전체유량값을 넘지 않도록 제한될 수 있다.

상기 난방밸브(60)는 상기 난방수 분배기(20)에 설치되며, 상기 난방밸브 구동기(70)에 의하여 밸브개도가 상기 난방코일에 흐르는 난방수의 유량이 난방영역의 면적에 따른 난방부하에 따라 선형적으로 비례하게 조절되어 그 난방수 분배기(20)에 흐르는 난방수의 흐름을 개방하거나, 폐쇄시키는 역할을 한다. 상기 난방밸브(60)는 난방수 분배기(20)의 개수와 동수로 구비될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어시스템의 유량조절밸브 의 선형적인 유량공급특성 및 밸브 구동기의 선형적인 운동특성을 나타내는 그래프이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 상기 난방밸브(60)는 밸브개도 대비 선형유량공급 특성을 갖도록 특별히 설계된 밸브 플러그를 갖는 것을 특징으로 하며, 상기 난방밸브 구동기(70)는 상기 난방밸브(60)의 개도를 선형적으로 제어할 수 있도록 선형 운동하는 특성을 갖는다.

상기 난방밸브 구동기(70)는 단방향 모터를 사용하여 양방향 회전운동을 구현하였으며, 나사구조의 밸브개도 제어를 선형적으로 제어가능하게 나사형태의 밸브 플런저를 가져 상기 온도조절기(80)로부터 인공지능 학습에 의해 제공되는 난방특성을 이용하여 상기 세대 내 난방영역의 면적에 비례하는 난방열량을 산출하고, 상기 난방열량을 제공할 수 있는 제어신호를 1초, 2초, 3초 …로 증가하게 인가하면 이에 비례하여 상기 난방밸브 구동기(70)의 스트록이 증가하도록 구성될 수 있다.

상기 난방밸브 구동기(70)는 각 난방밸브(60)에 설치되어 해당 난방밸브(60)의 밸브개도를 제어하여 각각 대응되는 제 1 내지 제 4 난방영역(A1, A2, A3, A4)의 난방부하에 따라 미세조절 또는 수동적인 난방 온수를 할당할 필요 없이 능동적으로 난방유량이 분배되도록 할 수 있다.

상기 난방밸브 구동기(70)는 상기 밸브제어기(90)로부터 전달받는 제어신호를 기준으로 상기 난방밸브(60)의 밸브개도를 위치시키도록 구동된다.

상기 온도조절기(80)는 세대별 난방영역, 본 실시예의 경우, 제 1, 2, 3, 4 난방영역(A1, A2, A3, A4)에 각각 하나씩 구비될 수도 있으며, 이들 중 대표난방영역에만 구비될 수도 있다.

상기 온도조절기(80)는 상기 제1, 2, 3, 4 난방영역(A1, A2, A3, A4)에서 사용자와 바닥 난방제어 시스템(1)과의 인터페이스 역할을 하며, 사용자의 난방제어 입력에 따라 난방제어를 수행하는 주요기능을 수행할 수 있다.

상기 온도조절기(80)는 인공지능 학습을 통하여 습득한 계절별, 지역별, 단열재, 기타 난방밸브, 난방밸브 구동기의 열화 등 난방부하에 영향을 주는 요인들의 간섭 없이 난방 밸런싱을 제공할 수 있는 난방특성을 찾는 인공지능 난방특성학습알고리즘에 따라 상기 구동기 제어기(90)와 통신을 통해 제어 명령을 생성 및 전달하는 기능을 수행할 수 있다.

상기 온도조절기(80)는 이를 위하여 마이크로프로세서인 제어부(81), 메모리부(82), 입력 및 설정부(83), 실내온도센서(85), 및 전원 및 통신부(87)를 포함할 수 있다.

상기 제어부(81)는 세대별 최초 난방 시 각각의 난방영역에 대한 난방특성학습알고리즘을 실행하여, 개 별 난방영역의 난방특성인 실내온도 1℃상승 소요시간과 이에 필요한 공급 열량을 계량하여 각각의 난방특성을 파악한 후, 복수개의 난방영역의 난방 시 이를 기초로 하여 개별 난방영역에 난방부하를 공급하고 보정 알고리즘을 실행하여 최적화하는 난방제어를 수행한다.

이를 위하여, 상기 제어부(81)는 상기 메모리부(82)에 저장된 설계 도서의 기초자료에 개시된 세대의 난방영역(A1, A2, A3, A4)의 난방면적과 단위난방부하와, 상기 실내온도센서(85)에서 측정된 실내온도, 인공지능 학습을 통한 공급온도와 환수온도 차, 또는 온수 공급 분배기와 환수 분배기에 설치된 난방수온도센서(50)를 통해서 실제로 측정되는 공급 온수 온도와 환수온도를 이용하여 실내온도 1℃ 상승 소요시간(분), 실내온도 1℃ 상승 공급 열량 (kcal/hr)을 산출하기 위한 연산부(81a)와, 상기 제어변수 및 난방 최적화 알고리즘을 저장하는 메모리부(81b)와, 디지털 및 아날로그 정보의 입출력을 담당하는 입출력포트(81c)와, 디지털 통신을 위한 통신포트(81d)와, 상기 난방수온도센서(50)와 상기 실내온도센서(85)를 통해 실제로 측정된 정보 외에 인공지능 학습을 통하여 난방특성을 파악하여 세대의 난방영역(A1, A2, A3, A4)중 복수개가 다양한 조합에 의하여 난방될 때 난방밸런싱을 고려하여 세대의 각 난방영역(A1, A2, A3, A4)의 난방부하를 난방 최적화 알고리즘을 수행하여 보정하는 인공지능학습 보정부(81e)와, 각 난방영역의 난방 상태를 진단하는 진단부(81f)를 가지고 있다.

상기 진단부(81f)는 상기 메모리부(81b)에 저장된 상기 인공지능 학습된 세대별 난방영역의 난방특성을 이용하여 실내온도 1℃ 상승 시키는데 걸리는 난방설정시간을 계산하고 상기 세대별 난방영역의 실내온도가 실제로 상기 난방희망 설정온도에 도달하는 난방시간을 계산하여 상기 난방시간이 상기 난방설정시간보다 크면 난방 이상을 표시할 수 있다.

상기 인공지능학습 보정부(81e)는 난방 시 각 난방영역에 필요한 난방부하를 상기 공급관(10) 및 상기 환수관(30)에 설치되는 난방수 온도측정센서, 즉 공급 및 환수온도센서(51, 53)를 활용하여 공급되는 실제 열량을 계산하고 난방특성을 학습하여 보정함으로써 필요한 공급열량만큼 공급하여 난방 불균형 문제를 해결할 수 있다.

상기 인공지능학습 보정부(81e)는 다양한 실험 조건의 난방구역의 난방부하 밸런싱을 최적화할 수 있도록 반복 측정을 통해 난방 최적화 알고리즘을 만들기 위한 학습데이터를 얻는다.

따라서, 상기 인공지능학습 보정부(81e)는 상기 난방밸브 또는 난방구동기가 열화되어 비례제어를 못하더라도 인공지능 학습에 근거하여 보정할 수도 있다.

학습데이터는 정규화(Normalization) 혹은 표준화(Standardization)를 통해 데이터를 일정한 크기(scale) 혹은 분포(distribution)로 변환되며, 변환된 데이터는 다채널 데이터를 조합하거나 도메인 전환(예를 들어, 시간 혹은 주파수 도메인)등의 신호처리 및 데이터 변환을 이용하여 데이터 이미지화 시킬 수 있다.

이미지화된 데이터는 인공신경망 딥러닝 기술을 이용하여 입력에 따른 알맞은 결과를 출력할 수 있는 알고리즘을 학습할 수 있다.

인공신경망은 인간의 뇌가 동작하는 원리를 모방한 방법으로서 인공신경망 내의 여러 층에 존재하는 뉴런간의 가중치를 조절하는 것이 바람직하다.

이러한 인공신경망은 구조에 따라 Convolutional Neural Network(CNN), Deep Belief Networks(DBN), 그리고 Recurrent Neural Networks(RNNs) 등이 있다. 인공신경망 딥러닝 기술이 다른 기계학습과 다른 점은 특징을 자동으로 추출할 수 있다는 것이다.

특징 자동 추출은 Restricted Boltzmann machines(RBM)등 여러 가지 방법이 있다.

RBM은 비지도학습(Unsupervised learning)에 쓰일 수 있으며, 입력 데이터 분포와 확률에 따라 결정(stochastic decision)되는 재구성 데이터의 분포가 유사하게 만들어주는 최적화 과정을 거치게 된다.

결과적으로는 은닉층의 결과값이 입력데이터를 나타내는 난방특징 값으로 사용될 수 있다.

위의 과정을 반복적으로 수행하며 은닉층을 여러 층으로 확장하여 은닉층별 특징을 구하여 인공신경망의 구조를 구성할 수 있다.

인공 신경망 학습의 목적은 출력의 오류를 최소화하는 것이다.

출력의 오차를 최소화하는 방법은 Levenberg-Marquardt, Gauss-Newton, Gradient descent 등의 방법이 있다.

위의 최적화 방법을 통해 인공신경망 전체의 가중치(Weight)와 바이어스(Bias)값을 결정하게 된다.

인공신경망에서 가중치와 바이어스 외에도 활성화 함수(Activation function) 또한 중요한 역할을 한다.

활성화 함수는 각 뉴런(노드)에서 입력 신호를 받아 출력을 어떻게 내보낼까를 결정한다.

활성화 함수에는 시그모이드함수(Sigmoid), 하이퍼볼릭 탄젠트(hyperbolic tangent), 정류된 선형 유닛(Rectified Linear Unit)등이 있다.

인공신경망은 출력 층의 활성화 함수 혹은 구조 변경을 통해 데이터의 종류(Type)을 분류하는 분류기 혹은 값을 추정하는 회귀 분석(Regression)에 사용할 수 있다.

상기 입력 및 설정부(83)는 사용자와 상기 온도조절기(80) 간의 사용자 인터페이스 기능을 담당할 수 있다. 상기 입력 및 설정부(83)는 LCD화면과 입력을 위한 다이얼 또는 스위치로 구성될 수도 있으며, 또는 일체형 터치패널일 수도 있는데, 난방온도설정 또는 난방시간 입력, 난방면적 입력, 최대난방유량 입력 등 다양한 사용자의 의도를 입력할 수 있다.

또한, 상기 온도조절기(80)의 입력 및 설정부(83)에는 Auto 모드(캘리브레이션; 보정모드)입력을 제공하여, 복수의 난방 모드일 경우, 난방 최적화 알고리즘을 능동적으로 수행 할 수 있다

상기 온도조절기(80)는 실내 온도를 측정하여 상기 제어부(81)에 전달하여 난방온도 제어 시 기준 값으로 사용하도록 하기 위한 실내온도센서(85)를 더 구비할 수 있다.

상기 온도조절기(80)는 상기 온도조절기(80)가 작동될 수 있도록 전원을 공급하며, 온도제어기간의 통신을 통해 제어정보를 교환하기 위한 전원 및 통신부(87)를 더 포함할 수 있다.

상기 전원 및 통신부(87)는 상기 구동기 제어기(90)와의 통신 또한 전력선을 통해 통신을 하며, 난방 개시 또는 중단 등 상기 온도조절기(80)의 제어신호를 상기 구동기 제어기(90)에 전달하는 기능을 수행할 수 있다.

상기 구동기 제어기(90)는 밸브구동기제어부(91)와, 구동기 제어신호 출력부(93)와, 온수온도센서 입력부(95)와, 전원 및 통신부(97)를 포함할 수 있다.

상기 구동기 제어기(90)는 세대 내에 설치되어, 상기 온도조절기(80)와 전력선 통신을 통하여 난방상태의 제어신호에 따라 각 난방영역에 난방온수를 공급, 차단 할 경우에 해당하는 신호를 받아 상기 밸브 구동기(70)를 제어할 수 있다.

여기서, 상기 밸브구동기제어부(91)는 마이크로프로세서를 의미하며, 상기 온도조절기(80)의 제어신호에 따라 상기 밸브 구동기(70)를 제어하는 제어기능을 수행할 수 있다.

상기 구동기제어신호출력부(93)는 상기 밸브구동기제어부(91)의 제어신호에 따라 각 난방영역(A1, A2, A3, A4)의 상기 밸브 구동기(70)를 제어하는 전기적 신호를 출력하는 아날로그 출력 기능을 수행할 수 있다. 여기서 제어신호는 전원(전압)을 의미하며, 제어신호의 출력시간에 상기 밸브 구동기(70)의 동작시간에 대응한다.

상기 온수온도센서입력부(95)는 상기 난방수 온도측정센서(50)중 공급온수온도센서(51)로부터 공급온도 값을 상기 환수온수온도센서(53)로부터 환수 온도값을 수신하여 또는 판독하여 상기 온도조절기(80)에 전달할 수 있다.

상기 전원 및 통신부(97)는 상기 구동기 제어기(90)가 동작 할 수 있도록 전원을 공급하며, 상기 온도조절기(80)에 난방영역의 난방 정보를 전달하는 통신기능을 수행할 수 있다.

이제 도 4 내지 도 7을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어방법을 설명하겠다.

도 4은 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어방법을 설명하기 위한 플로우챠트이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 세대 난방영역별 난방특성 판단 알고리즘을 설명하기 위한 플로우챠트이며, 도 6는 본 발명의 일 실시예에 따른 난방부하 보정 알고리즘을 설명하기 위한 플로우챠트이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어방법(S10)은, 한국지역난방공사 열사용 시설 기준에 근거하여 설계도서에서 확인가능한 기초자료를 온도조절기(80)에 입력하는 단계(S10)와, 각각의 난방영역에 대한 난방특성학습알고리즘을 실행하는 단계(S20)와, 상기 복수개의 난방영역을 난방 시 각각의 난방영역에 대한 난방특성을 기초하여 개별 난방영역에 난방부하를 공급하는 단계(S30)와, 상기 개별 난방영역에 공급된 난방부하를 보정하는 난방부하 보정 알고리즘을 실행하는 단계(S40)를 포함하여 세대별 난방영역에 대하여 난방 부하를 밸런싱하여 최적화된 난방제어를 실행할 수 있다.

도 5를 참조하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 제어방법에 있어서, 최초 난방 시 또는 보정모드에서 개별 난방영역 별로 실행되어 개별 난방영역(A1, A2, A3, A4)의 난방특성을 파악하는 방법을 설명한다.

최초 난방 시 또는 보정모드에서 개별 난방영역 별로 실행되어 개별 난방영역(A1, A2, A3, A4)의 난방특성을 파악하는 난방특성파악제어알고리즘 실행단계(S20)는 상기 온도조절기(80)의 상기 입력 및 설정부(83)를 통해서 또는 메모리부(82)에 저장된 한국지역난방공사 열사용 시설기준 데이터로부터 각방의 난방면적, 세대 공급 최대 유량값, 최대 난방 가동시간이 입력 설정되고, 최초 운전 시 또는 사용자의 필요 시 상기 입력 및 설정부(83)를 통해 개별 난방영역의 난방 최적화를 위한 정보를 알아내기 위한 난방 캘리브레이션 모드(보정모드)가 입력되는 상기 기초자료 입력 및 설정단계(S10) 후에 진행될 수 있다.

상기 난방특성파악제어알고리즘 실행단계(S20)는 난방이 개시되는 조건으로 사용자가 난방을 위해 상기 온도조절기(80)에 원하는 실내온도를 상기 입력 및 설정부(83)를 통해 입력하면 상기 온도조절기(80)의 제어부(81)는 상기 실내온도센서(85)로부터 측정된 현재의 실내온도와 상기 난방희망온도를 비교한다(S21).

상기 제어부(81)가 설정온도보다 실내온도가 낮으면 난방을 시작하는 조건으로 간주하여 상기 구동기 제어기(90)가 10초동안 구동하여 해당하는 난방밸브(60)를 100% 열어 난방 수를 공급하게 하는 신호를 통신선을 통하여 전달하면(S22), 상기 구동기 제어기(90)는 밸브 구동기(70)를 구동하여 난방밸브(60)를 100% 열림 위치에 가도록 한다(S22).

난방 개시 후, 개별 난방영역(A1, A2, A3, A4)에 공급되고 있는 난방부하(공급열량) 정보를 계산하기 위한 정보를 파악하기 위한 단계로서, 상기 구동기 제어기(90)에 연결되어 있는 난방수의 공급온도측정센서(51)와 환수온도센서(53)로부터 온도를 읽어 전력선 통신을 통해 각방의 온도조절기(80)에 전달하고, 상기 온도조절기(80)는 상기 공급온수 온도와 환수온도의 온도차이를 계산한다(S23).

단계 S10에서 사전에 입력된 정유량 밸브의 최대 유량 값과 선형적인 유량공급 특성을 가지는 난방밸브 특성과 입력신호에 선형적인 운동특성을 가지는 구동기의 특성과 난방수의 공급온도와 환수온도의 차로부터 열량 Q=cmt(c=관련 온도와 압력에서 열매체의 상태 함수인 열량환산계수로써 기술표준원 고시 2014-281호의 부속서 A에 명기되어 있는 방정식 활용, m=통과한 난방수의 체적, t= 공급온수 온도-환수온도의 차)를 계산한다(S24).

개별 난방영역의 난방특성을 파악하는 단계로써, 단계 S23 내지 단계 S24의 정보로부터 개별 난방영역(A1, A2, A3, A4)의 난방면적에 대하여 최대 공급유량과 공급열량의 조건에서 난방이 이루어지는 거동 즉, 단위 실내온도 1℃를 상승시키는데 걸리는 시간(τ)을 계산하고 메모리부(82)에 저장한다(S25).

예를 들어, 개별 난방영역(A1)의 면적이 30m²이고, 정유량밸브(40)의 최대유량 값이 10lpm, 난방수의 공급온도와 환수온도의 온도차가 12℃일 경우, 상기 난방영역(A1)의 실내온도 1℃ 상승에 필요한 단위공급열량은 다음과 같이 계산하고 메모리부(82)에 저장한다(S26).

열량환산계수 c는 1.14967 kWh/m³/K로 계산되며, 공급유량 m은 0.6 m³, 온도 차t 는 12가 되어 공급열량Q=1.1496x0.6x12=8.277 kWh가 된다. 이 정보로부터, 개별 난방영역(A1, A2, A3, A4)중 면적이 30m²인 난방영역(A1)이 단위온도 1℃ 상승하는데 10분(가정)이 걸렸다면, 이 난방영역(A1)은 공급열량 8.277 kWh을 가지고 실내의 단위온도 1℃ 상승시키는데 걸리는 시간은 10분이라는 난방특성을 가지는 난방영역이라는 것을 알 수 있다.

이 알고리즘을 개별적으로 난방영역에 대해서 실행하게 되면, 각 방의 난방특성을 파악하게 된다. 예를 들어 난방영역이 아래와 같이 4개인 경우, A1=30 m², A2=25 m², A3=18 m², A4=12 m²라고 하고 개별 난방영역에 대해서 상기의 알고리즘을 실행하여 각 난방영역(A1, A2, A3, A4)의 난방특성을 파악하여 τ1=10분, τ2=8분, τ3=6분, τ4=5분이라는 결과를 갖는다면, 이 결과로부터 난방영역의 난방특성을 이해하게 된다. 이 결과는 지역 별, 계절 별, 건물의 단열특성, 공급되는 난방수의 온도 등에 따라서 차이가 날 수 있으며, 이는 역으로 난방영역의 특성차이를 난방제어에 적용하여 능동적인 난방제어를 할 수 있음을 보여준다. 이 결과로부터 복수의 난방 시 난방수의 분배를 실내온도의 단위온도 1℃ 상승하는데 걸리는 시간 τ의 비율을 기준으로 활용할 수 있다.

이후, 난방이 진행되는 동안 난방의 이상유무를 확인하기 위하여 최대난방가동시간으로 입력된 설정시간이 희망난방온도에 도달하는 난방시간보다 작은지 여부를 판단한다(S27).

이는 주어진 난방시간 내 난방이 이루어 지지 않을 경우 사용자에게 이상유무를 알리기 위한 것으로, 예를 들어 설정된 난방시간이 30분인 경우, 이 시간 내에 실내 온도조절기(80)의 진단부(81f)에서 설정된 실내 온도에 도달하는 시간이 30분 이내에 도달하지 못하면 표시 창에 정보를 표시하여 사용자가 확인 할 수 있게 한다(S28).

이 경우는 희망실내온도가 과하게 설정되었거나 또는 공급되는 난방온수의 유량 부족 또는 공급온수의 온도가 낮을 경우 발생하게 된다.

이 때 개별 난방영역의 온도조절기(80)는 구동기 제어기(90)에 밸브 닫힘의 신호를 보내어 난방밸브(60)를 닫힌 상태로 제어하여 불필요한 에너지 소비를 억제하며, 개별 난방영역의 난방특성파악제어알고리즘 실행단계(S20)의 결과 값인 단위온도 1℃ 상승에 필요한 공급열량 값, 단위온도 1℃ 상승에 걸리는 시간 τ, 난방면적이 상기 온도조절기(80)의 메모리부(81)에 저장되며, 인공지능학습 인공지능학습 보정부(81e)에서 인공지능학습을 통하여 복수의 난방영역(A1, A2, A3, A4)의 조합이 난방이 진행 될 경우의 난방수의 분배에 활용하게 된다.

이제 도 6를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 n개의 난방영역이 동시에 난방 제어되는 경우의 바닥난방 제어방법에 대해서 설명한다.

먼저, 기 입력정보 외에 최초 난방 시 또는 보정모드에서 개별 난방영역 별로 실행되어 개별 난방영역의 난방특성을 파악하는 난방특성파악제어알고리즘 진행단계(S20)에서 메모리부(82)에 저장된 각 난방영역별 난방특성 데이터(실내 온도 1℃ 올리는데 필요한 단위열량, 난방면적, 난방 캘리브레이션 주기)를 메모리부(82)로부터 불러오며, 보정모드 실행주기가 상기 입력 및 설정부(83)를 통해 설정될 수도 있다.

상기 입력 및 설정부(83)를 통해서 Auto 모드 또는 보정모드가 입력되면, 상기 온도조절기(80)에 설정된 보정모드 실행주기(캘리브레이션 주기 (Tc)와 관계 없이 난방제어 캘리브레이션 모드(Tm)가 실시될 수 있다.

복수개의 난방영역을 난방 시 각각의 난방영역에 대한 난방특성에 기초하여 개별 난방영역에 난방부하를 공급하는 단계(S30)는 먼저 난방 실시 조건인 현재 실내온도가 희망난망온도인 설정온도보다 작은지 여부를 판정한다(S31).

상기 온도조절기(80)에 기초자료를 입력하는 단계(S10)와 각각의 난방영역에 대한 난방특성 파악제어알고리즘을 실행하는 단계(S20)에서 메모리부(82)에 저장된 개별 난방영역의 난방특성 자료를 이용하여 각 난방영역별 유량조절 밸브(60)의 개도 비를 수학식 1에 따라 계산한다(S32).

(수학식 1)

각 난방영역별 밸브 개도 비=

상기 유량조절 밸브(60)의 개도는 전술한 바와 같이 상기 구동기 제어기(90)에서 출력되는 밸브 오픈 시간에 비례하며, 상기 구동기 제어기(90)는 100%=10초로 설정하고 있으므로, 단계 S32에서 계산된 밸브 개도비를 시간으로 환산하여 난방영역별 밸브 개도를 제어하여 상기 유량조절 밸브(60)의 개도를 통해서 난방부하가 공급되게 한다(S33) .

보정모드 실행주기를 계산하기 위하여 보정모드 실행 주기 타이머 tm를 0으로 셋팅한다(S34).

설정된 캘리브레이션 주기(Tc)에 도달했는지 판단한다(S35).

설정 된 캘리브레이션 주기(Tc)에 도달하지 못한 것으로 판단되면, 난방영역별 밸브 개도 제어 단계 S33로 돌아가 기 설정된 유량조절 밸브(60)의 개도를 유지한다.

설정 된 캘리브레이션 주기(Tc)에 도달하면, 인공지능 학습에 의한 밸브개도 보정 알고리즘 실행단계(S40)를 수행한다.

상기 인공지능 학습에 의한 밸브개도 보정 알고리즘 실행단계(S40)는, 복수개의 난방영역의 유량조절 밸브들의 개도비를 메모리부(82)에 저장하고 상기 각 난방영역의 난방특성학습알고리즘 실행단계(S20)를 수행할 수도 있다.

상기 각 난방영역의 난방특성학습알고리즘 실행단계(S20)는 즉, 첫 번째 난방영역(A1)의 유량조절밸브(60)의 개도는 유지하고 나머지 방(A2, A3, A4)의 개도는 0(밸브 닫힘)으로 변경하고, 상기 공급온수온도센서(51)와 상기 환수온도센서(53)의 온도를 읽고, 각 난방영역 별로 순차적으로 현재 공급되는 공급열량을 계산하여 상기 온도조절기(80)의 메모리부(82)에 저장하는 단계를 수행하여 실내온도가 1℃ 상승에 도달하는 시간 (Tr) 및 실내 온도 1℃ 상승에 필요한 단위열량 계산을 다시 하여 유량조절 밸브의 개도 비를 계산할 때 사용하여 제어신호를 보정할 수 있다.

물론, 이 때 인공지능 학습 인공지능학습 보정부(81e)에서 인공지능 학습을 통하여 최적의 난방특성을 선택할 수 있는 인공지능알고리즘을 수행할 수 있다.

상기 인공지능 학습에 의한 밸브개도 보정 알고리즘 실행단계(S40)에 의해서 복수의 난방영역의 유량제어밸브(60)의 개도가 조정되고, 상기 인공지능 학습에 의한 밸브개도 보정 알고리즘 실행단계(S40)에서 얻어진 실내온도가 1℃ 상승에 도달하는 시간 (Tr)이 계산 및 메모리부(82)에 저장된다(S41).

이후, 난방이 진행되는 동안 난방의 이상유무를 확인하기 위하여 최대난방가동시간으로 입력된 설정시간이 희망난방온도에 도달하는 난방시간보다 작은지 여부를 판단한다(S42).

이는 주어진 난방시간 내 난방이 이루어 지지 않을 경우 사용자에게 이상유무를 알리기 위한 것으로, 예를 들어 설정된 난방시간이 30분인 경우, 이 시간 내에 실내 온도조절기(80)의 진단부(81f)에서 설정된 실내 온도에 도달하는 시간이 30분 이내에 도달하지 못하면 표시 창에 정보를 표시하여 사용자가 확인 할 수 있게 한다(S43).

이후, 난방이 진행되는 동안 난방의 이상유무를 확인하기 위하여 설정시간이 난방시간보다 작은지 여부를 판단한다(S44).

이는 주어진 난방시간 내 난방이 이루어 지지 않을 경우 사용자에게 이상유무를 알리기 위한 것으로, 예를 들어 설정된 난방시간이 30분인 경우, 이 시간 내에 실내 온도조절기에서 설정된 실내 온도에 도달하는 시간이 30분 이내에 도달하지 못하면 표시 창에 정보를 표시하여 사용자가 확인 할 수 있게 한다(S45).

이 경우는 목표 실내온도가 과하게 설정되거나 또는 공급되는 난방온수의 유량 부족 또는 공급온수의 온도가 낮을 경우 발생하게 된다.

이 때 실내 온도 조절기는 구동기 제어기에 밸브 닫힘의 신호를 보내어 난방밸브를 닫힌 상태로 제어하여 불필요한 에너지 소비를 억제하게 한다.

한국지역난방공사 열사용 시설기준에 근거하여 설계도서를 참조하면, 전용면적 89m2, 서울의 단위난방부하가 49 kcal/m2.hr임, 이때 난방부하는 4,361kcal/hr임을 알 수 있다.

<비교예 >

상기 기초 데이터 기준하여 환수와 공급 온수의 온도차가 15℃라 가정하여 유량계산하여 코일길이/총코일길이 비 (면적비)에 비례하게 일괄 할당할 경우, 각 난방영역(A1, A2, A3, A4)의 난방면적이 35,25,19,10일 때, 설계도서를 기준하여 계산하면, 단위 난방부하를 공급온도와 환수 온도차가 15℃로 가정하여 유량 계산을 수행하면 필요한 난방유량은 1.91. 1.36, 1.03, 0.54와 같이 됨을 알 수 있었다.

이 때, 발생하는 난방부하이 정보를 바탕으로 각방의 수동 유량조절밸브(미세유량조절밸브)의 개도비를 수동 설정하여 난방 온-오프 제어를 실시하였다.

난방면적(m2)	A1	A2	A3	A4
	35	25	19	10
단위 난방부하 (kcal/hr)	1,715	1,225	931	490
필요난방 유량 (lpm)	1.91	1.36	1.03	0.54

<실시예 1>

본 발명의 일 실시예에 따른 바닥 난방 분배 제어방법은, 방 별 최초 난방 시 각각의 난방영역에 대한 난방특성학습알고리즘을 실행하여, 개 별 난방영역의 난방특성인 실내온도 1℃상승 소용시간과 이에 필요한 공급 열량을 계량하여 각각의 난방특성을 파악한 후, 복수의 난방 시, 이를 기초로하여 개별 난방영역에 난방부하를 공급하고 보정 알고리즘을 실행하여 최적화하는 난방제어에 관한 것으로.

설계도서의 기초자료를 온도조절기에 입력하고, 초기 난방 시 아래 녹색 표시부 데이터를 실제 측정 및 계량하여 복수의 난방 시 예1,2와 같이 난방제어를 실시한다.

난방면적(m2)	A1	A2	A3	A4
	35	25	19	10
단위 난방부하 (kcal/hr)	1,715	1,225	931	490
실내온도 1℃ 상승 소요시간(분)	20	15	10	5
실내온도 1℃ 상승 공급 열량 (kcal/hr)	45	37	29	20

이 때, 실내온도 1℃ 상승 소요시간(분), 실내온도 1℃ 상승 공급 열량 (kcal/hr)은 실제 측정 및 계산에 의해서 제공되며, 압력독립형 밸브의 총 유령이 입력값으로 제공될 수 있다.

즉, 난방영역별 특성을 파악하였고, A1과 A2 난방영역에 대해서 난방이 ON 되었다면 A1, A2의 실내온도 1℃ 상승 소요시간(분)이 20, 15분이고, 실내온도 1℃ 상승 공급 열량 (kcal/hr)이 각각 45, 37일 때, 실내온도 1℃ 상승 총소요 시간 대비 A1, A2의 시간 비와 실내온도 1℃ 상승 총공급 열량 대비 A1, A2의 열량비는 아래와 같이 구해지며, 이를 이용하여, 소요시간과 공급영량의 비율을 구할 수 있다.

위와 같이 구한 소요시간과 공급열량의 비율을 이용하여 난방영역 A1의 밸브 개도 V1이 난방부하가 더 크므로, 항상 난방부하가 큰 영역을 100%로 기준 설정하여, 상기 밸브구동기 동작시간을 10초로 설정할 때, 난방영역 A2의 밸브개도V2는 난방영역 A1의 밸브 개도 V1와 상기 소요시간과 공급열량의 비율 ⑤를 곱ㅎ면 61.7%개도되며, 구동기 동작시간은 6.17초로 설정됨을 알 수 있다.

보정주기, 예를 들어, 보정주기가 1시간으로 설정되면, 보정주기타이머를 0으로 설정하고, 1시간 후 캘리브레이션 모드를 수행한 결과, 실내 온도 1℃ 상승 시키는데 걸리는 시간을 확인한 결과, τ1=25분, τ2=10으로 변경 되었을 경우 다시 한 번 실내온도 1℃ 상승 총소요 시간 대비 A1, A2의 시간 비와 실내온도 1℃ 상승 총공급 열량 대비 A1, A2의 열량비는 아래와 같이 구해지며, 이를 이용하여, 소요시간과 공급영량의 비율을 구할 수 있다.

따라서, 캘리브레이션 모드에 따라 난방영역 A2의 밸브개도V2는 난방영역 A1의 밸브 개도 V1와 캘리브레이션모드에서 구한 소요시간과 공급열량의 비율 ⑤를 곱하여 32.9%개도되며, 구동기 동작시간은 3.29초로 보정됨을 알 수 있다.

(실시예 2)

난방이 A1, A2, A3 ON일 경우 A1, A2의 실내온도 1℃ 상승 소요시간(분)이 20, 15분이고, 실내온도 1℃ 상승 공급 열량 (kcal/hr)이 각각 45, 37일 때, 실내온도 1℃ 상승 총소요 시간 대비 A1, A2, A3의 시간 비와 실내온도 1℃ 상승 총공급 열량 대비 A1, A2, A3의 열량비는 아래와 같이 구해지며, 이를 이용하여, A2의 A1에 대한 소요시간과 공급열량의 비율과, A2의 A1에 대한 소요시간과 공급열량의 비율을 각각 구할 수 있다.

이 계산결과에 다르면, 밸브개도 V1=항상 난방부하가 큰 영역을 100%로 기준 설정할 경우 상기 밸브구동기 동작시간을 10초로 설정할 수 있으며, 밸브개도V2=V1* ⑦ 61.7%개도되며, 구동기 동작시간은 6.17초이며, 밸브개도V2=V1* ⑧ 32.2%개도되며, 구동기 동작시간은 3.22초임을 알 수 있다.

보정주기, 예를들어 보정주기가 1시간으로 설정되면, 단계 6~9항에서 실내 온도 1℃ 상승 시키는데 걸리는 시간 확인 후, 실내 온도 1℃ 상승 시키는데 걸리는 시간 확인 후, τ1=25분, τ2=10으로 변경 되었을 경우τ3=5분으로 변경 되었을 경우 실내온도 1℃ 상승 총소요 시간 대비 A1, A2, A3의 시간 비와 실내온도 1℃ 상승 총공급 열량 대비 A1, A2, A3의 열량비는 아래와 같이 구해지며, 이를 이용하여, A2의 A1에 대한 소요시간과 공급열량의 비율과, A2의 A1에 대한 소요시간과 공급열량의 비율을 각각 구할 수 있다.

즉, 밸브개도 V1=항상 난방부하가 큰 영역을 100%로 기준 설정할 경우 상기 밸브구동기 동작시간을 10초로 설정할 수 있으며, 밸브개도V2=V1* ⑦ 27.4%개도되며, 구동기 동작시간은 2.74초이며, 밸브개도V3=V1* ⑧ 10.7%개도되며, 구동기 동작시간은 1.07초로 보정될 수 있다.

이러한 계산에 의하면, 도 7에 도시된 바와 같이, 난방부하에 대한 밸런싱을 미실시할 영우에는 코일의 길이가 가장 짧은 경우에 난방수가 3.0정도로 가장 많이 공급됨에 불구하고, 본 발명의 일 실시예에 따라 난방 부하 밸런싱 실시 후에는 난방면적이 크거나 코일의 길이가 긴 경우에 많은 열량이 공급되고 난방면적이 작거나 코일의 길이가 가장 짧은 경우에도 이에 비례하여 난방수가 공급됨을 알 수 있다.

난방 시 각 방에 필요한 난방부하를 실내온도조절기에 부착되어 있는 실내온도 센서를 활용하여 각실의 난방특성을 학습(캘리브레이션)하여 각 방에 필요한 난방부하를 공급하여 난방 불균형 문제 해결하는 난방제어 시스템 및 제어방법 제공됨을 알 수 있다.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른 바닥 난방 분배 제어 시스템 및 제어방법은, 공급관(10)과 환수관(30)의 헤드 부분에 난방온수 온도센서(50)를 구비하지 않을 수 있으며, 이 경우 상기 공급온수온도센서(51)와 상기 환수온도센서(53)의 온도를 직접 측정하여 각 난방영역 별로 순차적으로 현재 공급되는 공급열량을 계산하는 대신에 인공지능 학습에 의하여 간접적으로 상기 공급온수의 온도와 환수온도의 온도차이를 예를 들어 15℃로 설정하여 구할 수 있다.

51 : 공급온수 온도센서 53 : 환수온수 온도센서
80 : 온도조절기 81 : 제어부
81e : 인공지능학습 보정부 81f : 진단부
82 : 메모리부 83 : 입력 및 설정부
85 : 실내온도센서 87 : 전원 및 통신부

Claims (14)

1. 보일러 또는 지역난방 공사로부터 공급되는 열원과 연결된 열 교환기와 연결되는 난방수 공급관; 상기 난방수 공급관으로부터 세대 내 난방영역으로 난방수를 분배하는 공급 분배기; 상기 공급 분배기에 연결되어 세대 내 난방영역에 설치된 난방코일; 상기 난방코일에 흐르는 난방수의 유량이 밸브 개도에 비례하여 공급되도록 제어되는 적어도 1 이상의 난방밸브; 상기 난방밸브의 개폐를 제어하는 적어도 1 이상의 구동기; 상기 구동기가 상기 난방밸브의 개폐를 위해서 릴레이의 접점 유지 시간에 비례하여 선형적으로 구동하도록 제어하는 구동기 제어기; 상기 난방코일을 통해 세대 내 난방영역에서 열 교환을 마친 난방수를 환수하는 환수 분배기; 상기 세대 내 난방영역의 실내 공기온도를 측정하고, 상기 세대내 난방영역의 난방특성을 인공지능 학습하며, 상기 실내 공기온도와 상기 인공지능 학습에 의해 제공되는 난방특성을 이용하여 상기 세대 내 난방영역의 면적에 비례하는 난방 열량을 산출하되, 상기 세대내 난방영역의 난방특성에 맞게 보정하여 상기 세대내 난방영역의 면적에 비례하게 밸런싱된 난방 열량을 공급할 수 있도록 상기 구동기 제어기에 인공지능 학습 난방 제어신호를 전송하는 온도조절기를 포함하며,
   상기 난방특성은 실내온도센서에서 측정된 실내온도, 인공지능 학습을 통한 공급온도와 환수온도 차를 이용하여 산출된 실내온도 1℃ 상승 소요시간(분)과 실내온도 1℃ 상승 공급 열량 (kcal/hr)인 바닥 난방제어 시스템.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 공급 분배기를 통해 공급되는 난방수의 온도와 상기 환수 분배기를 통해 환수되는 난방수의 온도를 직접 측정하는 난방수 온도측정센서를 더 포함하는 바닥 난방제어 시스템.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 온도조절기는 각 세대의 난방영역의 난방면적 및 보정모드를 입력하기 위한 입력 설정부와, 상기 입력 설정부에서 입력 설정된 난방면적 및 정보와 상기 실내온도센서에서 측정된 실내온도를 이용하여 세대의 난방영역의 난방특성을 산출하기 위한 연산부와, 상기 연산부에서 산출된 각 세대의 난방영역의 난방특성을 인공지능 학습하여 난방부하를 보정하는 인공지능학습 보정부를 포함하는 바닥 난방제어 시스템.
4. 제 2 항에 있어서,
   상기 난방특성은 상기 공급 분배기와 상기 환수 분배기에 설치된 상기 난방수 온도측정센서를 통해서 실제로 측정되는 공급 온수 온도와 환수온도를 이용하여 산출된 실내온도 1℃ 상승 소요시간(분)과 실내온도 1℃ 상승 공급 열량 (kcal/hr)인 바닥 난방제어 시스템.
5. 제 3 항에 있어서,
   상기 온도조절기는 난방이 진행되는 동안 난방의 이상유무를 확인하기 위하여 설정시간이 난방시간보다 작은지 여부를 판단하여 주어진 난방시간 내 난방이 이루어 지지 않을 경우 사용자에게 이상유무를 알리기 위한 진단부를 포함하는 바닥 난방제어 시스템.
6. 한국지역난방공사 열사용 시설기준에 근거하여 설계도서에서 확인가능한 기초자료를 온도조절기에 입력하고 설정하는 단계와,
   각각의 난방영역에 대한 난방특성을 학습하기 위한 난방특성학습알고리즘을 실행하는 단계와,
   상기 복수개의 난방영역을 난방 시 각각의 난방영역에 대한 난방특성에 기초하여 개별 난방영역에 난방부하를 공급하는 단계와,
   상기 개별 난방영역에 공급된 난방부하를 보정하는 난방부하 보정 알고리즘을 실행하는 단계를 포함하여 세대별 난방영역의 난방면적에 비례하게 난방 부하를 밸런싱하여 최적화된 난방제어를 실행하며,
   상기 난방특성학습알고리즘 실행단계는
   실내온도센서로부터 측정된 현재의 실내온도와 상기 온도조절기에 입력설정된 난방희망온도인 설정온도를 비교하는 단계와,
   상기 설정온도보다 실내온도가 낮으면 밸브 구동기가 풀로 구동하여 상기 밸브 구동기에 대응하는 난방밸브가 100% 개방 위치가 되게 하는 단계와,
   상기 난방밸브를 통해 공급되는 공급 온수의 온도와 환수되는 환수의 온도 차이를 구하는 단계와,
   상기 개별 난방영역의 난방면적에 대하여 최대 공급유량과 공급열량의 조건에서 단위 실내온도 1℃를 상승시키는데 걸리는 시간을 산출하여 메모리부에 저장하는 단계와,
   상기 개별 난방영역의 실내온도 1℃ 상승에 필요한 단위공급열량을 계산하고 상기 메모리부에 저장하는 단계를 포함하는 바닥 난방제어 방법.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 기초자료를 온도조절기에 입력하고 설정하는 단계는 상기 한국지역난방공사 열사용 시설기준의 데이터로부터 개별 난방영역의 난방면적, 세대 공급 최대 유량값, 최대 난방 가동시간이 상기 온도조절기에 입력 설정되고, 최초 운전 시 또는 사용자의 필요 시 상기 개별 난방영역의 난방 최적화를 위한 정보를 알아내기 위한 난방 보정모드가 입력되는 단계를 포함하는 바닥 난방제어 방법.
8. 삭제
9. 제 6 항에 있어서,
   상기 난방밸브를 통해 공급되는 공급 온수의 온도와 환수되는 환수의 온도 차이를 구하는 단계는 인공지능 학습에 의하여 간접적으로 구하는 단계 또는 상기 공급 온수와 상기 환수의 온도를 난방온수온도센서로 직접 측정하여 그 차이를 구하는 바닥 난방제어 방법.
10. 제 6 항에 있어서,
    상기 복수개의 난방영역을 난방 시 개별 난방영역에 대한 난방특성에 기초하여 개별 난방영역에 난방부하를 공급하는 단계는
    현재 실내온도가 희망난망온도인 설정온도보다 작은지 여부를 판단하는 단계와,
    상기 개별 난방영역의 난방특성 자료를 이용하여 각 난방영역별 유량조절 밸브의 개도 비를 계산하는 단계와,
    상기 난방영역별 유량조절밸브 개도비를 환산하여 상기 유량조절 밸브의 개도를 제어하여 난방부하가 공급되게 하는 단계를 포함하는 바닥 난방제어 방법.
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 난방영역별 유량조절밸브의 개도 비는 수학식 1에 따라 계산되는 바닥 난방제어방법.
    (수학식 1)
    각 난방영역별 밸브 개도 비=

    
12. 제 6 항에 있어서,
    상기 난방부하 보정 알고리즘을 실행하는 단계는 보정모드 실행주기를 계산하기 위하여 보정모드 실행 주기 타이머 tm를 0으로 셋팅하는 단계와,
    설정된 캘리브레이션 주기에 도달했는지 판단하는 단계와,
    상기 설정된 캘리브레이션 주기에 도달하면, 인공지능 학습에 의한 밸브개도 보정 알고리즘 실행하며, 상기 밸브개도 보정 알고리즘은 상기 난방특성학습알고리즘을 수행하여 밸브개도 비를 보정하는 바닥 난방제어방법.
13. 제 12 항에 있어서,
    상기 밸브개도 보정 알고리즘 실행단계에서 얻어진 실내온도가 1℃ 상승에 도달하는 시간이 메모리부에 저장되어 이후 난방특성학습알고리즘에 이용되는 바닥 난방제어방법.
14. 제 6 항에 있어서,
    난방진단을 하는 단계를 더 포함하며,
    상기 난방진단을 하는 단계는 난방이 진행되는 동안 난방의 이상유무를 확인하기 위하여 최대난방가동시간으로 입력된 설정시간이 희망난방온도에 도달하는 난방시간보다 작은지 여부를 판단하는 단계와, 상기 설정시간이 상기 난방시간보다 크면 상기 온도조절기에 난방이상을 표시하는 단계를 포함하는 바닥 난방제어방법.
    

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