KR102183484B1

KR102183484B1 - Air-conditioner of predicting air conditioning load using artificial intelligence, cloud server, and method of operating thereof

Info

Publication number: KR102183484B1
Application number: KR1020180111759A
Authority: KR
Inventors: 박윤식; 김상윤
Original assignee: 엘지전자 주식회사
Priority date: 2018-09-18
Filing date: 2018-09-18
Publication date: 2020-11-26
Also published as: KR20200032564A

Abstract

본 발명은 인공지능을 이용하여 공조 부하를 예측하는 공기조화기, 클라우드 서버, 공기조화기의 구동방법에 관한 기술로, 본 발명의 일 실시예에 의한 공기조화기는 온도에 도달하도록 설정된 쾌속 운전 모드에서 목표 설정 온도에 도달하기 전 측정 시점에서 하나 이상의 파라미터를 산출하고, 이에 기반하여 산출된 운전 모드 정보를 이용하여 쾌속 운전 모드 후의 적정 운전 모드에서 운전 모드 정보에 따라 실외기를 제어한다. The present invention relates to a method of driving an air conditioner, a cloud server, and an air conditioner that predicts an air conditioner load using artificial intelligence, and the air conditioner according to an embodiment of the present invention is a rapid operation mode set to reach temperature. One or more parameters are calculated at the measurement point before reaching the target set temperature in, and the outdoor unit is controlled according to the driving mode information in the appropriate driving mode after the fast driving mode using the calculated driving mode information.

Description

Air conditioners, cloud servers, and air conditioners that predict air conditioning loads using artificial intelligence {AIR-CONDITIONER OF PREDICTING AIR CONDITIONING LOAD USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE, CLOUD SERVER, AND METHOD OF OPERATING THEREOF}

본 발명은 공조 부하를 예측하는 공기조화기, 클라우드 서버, 공기조화기의 구동방법에 관한 기술이다.The present invention relates to a method of driving an air conditioner, a cloud server, and an air conditioner that predicts an air conditioner load.

공기조화기는, 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해 실내로 냉온의 공기를 토출하여, 실내 온도를 조절하고, 실내 공기를 정화하도록 함으로서 인간에게 보다 쾌적한 실내 환경을 제공하기 위해 설치된다.The air conditioner is installed to provide a more comfortable indoor environment to humans by discharging cold and hot air into the room to create a comfortable indoor environment, adjusting the indoor temperature, and purifying the indoor air.

일반적으로 공기조화기는, 실내에 설치되는 실내기와, 압축기 및 열교환기 등으로 구성되어 실내기로 냉매를 공급하는 실외기를 포함한다.In general, an air conditioner includes an indoor unit installed indoors, a compressor and a heat exchanger, and an outdoor unit supplying a refrigerant to the indoor unit.

한편, 공기조화기는, 실내기 및 실외기가 분리되어 제어될 수 있다. 또한 공기조화기는, 실외기에 적어도 하나의 실내기가 연결될 수 있으며, 요청되는 운전 상태에 따라, 실내기로 냉매를 공급하여, 냉방 또는 난방모드로 운전된다.Meanwhile, the air conditioner may be controlled separately from the indoor unit and the outdoor unit. In addition, the air conditioner may be connected to at least one indoor unit to the outdoor unit, and is operated in a cooling or heating mode by supplying a refrigerant to the indoor unit according to a requested operation state.

본 기술 분야와 관련한 한국공개특허 2016-0134454을 살펴보면, 목표한 시간에 실내 온도를 설정 온도로 도달 시키기 위하여 보수적으로 공조 기기를 먼저 기동시킨다. 도 1에 도시된 실내 온도의 변화 그래프(G1)를 살펴보면 실내 온도의 설정 온도 도달 목표 시간 이전(t1)에 설정 온도에 도달하게 되었다가, 공조 기기가 계속 기동되어 실내 온도가 설정 온도보다 더 낮아지는 구간이 발생한다. 이와 같은 제어 시(G1)처럼 목표한 시간에 미리 설정한 온도로 실내 온도를 도달 시키기 위하여 보수적으로 공조 기기를 먼저 기동시키는 경우에는 불필요한 에너지 낭비를 초래할 수 있다.Looking at Korean Patent Application Publication No. 2016-0134454 related to the present technical field, the air conditioning device is first started conservatively in order to reach the indoor temperature to the set temperature at the target time. Looking at the change graph G1 of the room temperature shown in FIG. 1, the set temperature reached before the target time t1 of reaching the set temperature of the room temperature, and then the air conditioner was continuously started and the room temperature was lower than the set temperature. A losing section occurs. If the air conditioner is first started conservatively in order to reach the room temperature at a predetermined temperature at a target time, such as during control (G1), unnecessary energy is wasted.

반면, 공조 기기 기동 시간을 조절하여 제어할 때의 시간에 따른 실내온도의 변화 그래프(G2)를 살펴보면, 설정 온도로 실내 온도를 도달시키는데 걸리는 시간을 예측하여, 설정 온도 도달 시간보다 예측한 시간만큼만 앞서 공조 기기를 기동시킨다. 이 경우, 일반적인 제어 시(G1)보다 공조 기기의 기동 시간을 뒤로 미루지만, 동일하게 목표한 시간에 설정 온도에 도달하게 될 수 있다. On the other hand, looking at the graph (G2) of the room temperature change according to the time when the air conditioner startup time is adjusted and controlled, the time it takes to reach the room temperature at the set temperature is predicted, and the estimated time is less than the time to reach the set temperature. Start the air conditioning equipment beforehand. In this case, although the start-up time of the air conditioner is delayed later than during normal control (G1), the set temperature may be reached at the same target time.

다만, 도 1의 G2와 같이 공조 기기를 제어할 경우, 사용자는 설정 온도에 도달하는데 필요한 시간이 증가하는 문제가 발생한다. 또한, 설정 온도에 도달하기까지의 다양한 환경적 요인들의 변화 요소가 반영되지 않는 문제가 있다. However, when controlling the air conditioning device as shown in G2 of FIG. 1, the user has a problem that the time required to reach the set temperature increases. In addition, there is a problem in that the factors of change of various environmental factors until reaching the set temperature are not reflected.

이에, 본 명세서에서는 실내기들의 동작 과정에서 도출되는 정보를 이용하여 각 실내기들이 다양한 운전 모드의 구간에서 최적으로 동작할 수 있도록 제어하는 방법 및 이를 적용한 공기조화기에 대해 살펴본다. Accordingly, in this specification, a method of controlling each indoor unit to operate optimally in a section of various driving modes using information derived from the operation process of the indoor units, and an air conditioner applying the same will be described.

본 명세서에서는 전술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 공기조화기의 동작 구간에서 산출되는 파라미터들에서 공기조화기의 둘 이상의 운전 모드로 구분되는 구간에서 효율적으로 동작할 수 있도록 학습 기반의 장치와 방법을 제공하고자 한다. In the present specification, in order to solve the above-described problem, a learning-based device and method are provided to efficiently operate in a section divided into two or more driving modes of the air conditioner in parameters calculated in the operation section of the air conditioner. I want to provide.

본 명세서에서는 다수의 공기조화기의 실내기가 산출한 파라미터를 학습 인자로 하여 공기조화기가 과동작 하지 않는 최적의 운전 모드를 산출하는 장치 및 방법을 제공하고자 한다. In the present specification, an apparatus and method for calculating an optimal operation mode in which the air conditioner does not over-operate by using a parameter calculated by indoor units of a plurality of air conditioners as a learning factor are provided.

본 명세서에서는 실내기가 동작하는 과정에서 온도를 쾌속으로 변화시키는 과정에서 발생한 파라미터에 기반하여 이후 단계의 운전을 제어하는 장치 및 방법을 제공하고자 한다. In the present specification, an apparatus and a method for controlling a subsequent operation based on a parameter generated in a process of rapidly changing a temperature during an operation of an indoor unit are provided.

본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있고, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 이해될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.The objects of the present invention are not limited to the above-mentioned objects, and other objects and advantages of the present invention that are not mentioned can be understood by the following description, and will be more clearly understood by examples of the present invention. In addition, it will be easily understood that the objects and advantages of the present invention can be realized by the means shown in the claims and combinations thereof.

본 발명의 일 실시예에 의한 공기조화기는 온도에 도달하도록 설정된 쾌속 운전 모드에서 목표 설정 온도에 도달하기 전 측정 시점에서 하나 이상의 파라미터를 산출하고, 이에 기반하여 산출된 운전 모드 정보를 이용하여 쾌속 운전 모드 후의 적정 운전 모드에서 운전 모드 정보에 따라 실외기를 제어한다. The air conditioner according to an embodiment of the present invention calculates one or more parameters at a measurement point before reaching a target set temperature in a rapid driving mode set to reach a temperature, and uses the calculated driving mode information based on this to perform a rapid operation. In the appropriate operation mode after the mode, the outdoor unit is controlled according to the operation mode information.

본 발명의 일 실시예에 의한 클라우드 서버는 다수의 공기조화기로부터 쾌속 운전 모드에서 목표 설정 온도에 도달하기 전 측정 시점에서 산출된 하나 이상의 파라미터를 수신하여 이에 대응하여 적정 운전 모드를 설정하는 운전 모드 정보를 각각 다수의 공기조화기에게 각각 전송한다. The cloud server according to an embodiment of the present invention receives one or more parameters calculated at a measurement point before reaching a target set temperature in a rapid operation mode from a plurality of air conditioners and sets an appropriate operation mode in response thereto. Each of the information is transmitted to a plurality of air conditioners.

본 발명의 일 실시예에 의한 공기조화기가 구동하는 방법은 쾌속 운전 모드에서 목표 설정 온도에 도달하기 전 측정 시점에서 파라미터 생성부가 하나 이상의 파라미터를 산출하는 단계와, 파라미터로부터 클라우드 서버가 산출한 운전 모드 정보를 수신하거나 또는 내부적으로 운전 모드 정보를 산출하여 운전 모드 정보를 확정하는 단계와, 목표 설정 온도에 도달하거나 또는 미리 설정된 시간 범위가 도과하는 전환 시점에서 중앙 제어부가 쾌속 운전 모드를 중단 후 적정 운전 모드로 진입하여 운전 모드 정보에 따라 송풍부와 실외기를 제어하는 단계를 포함한다. A method of driving an air conditioner according to an embodiment of the present invention includes the step of calculating one or more parameters by a parameter generator at a measurement point before reaching a target set temperature in a fast operation mode, and an operation mode calculated by a cloud server from the parameters. The operation mode information is determined by receiving information or internally calculating operation mode information, and proper operation after the central control unit stops the rapid operation mode at the switching point when the target set temperature is reached or the preset time range is exceeded. And entering the mode and controlling the blower and the outdoor unit according to the driving mode information.

본 발명의 실시예들을 적용할 경우, 공기조화기는 동작 과정에서 산출된 파라미터를 학습 인자로 하여 그에 대응하는 운전 모드를 산출할 수 있다. When the embodiments of the present invention are applied, the air conditioner may calculate a driving mode corresponding to the parameter calculated during the operation as a learning factor.

본 발명의 실시예들을 적용할 경우, 클라우드 서버는 다수의 공기조화기가 동작 과정에서 산출하여 제공한 파라미터들에 기반하여 학습 후 각 공기조화기에 적합한 운전 모드를 산출할 수 있다. When the embodiments of the present invention are applied, the cloud server may calculate a driving mode suitable for each air conditioner after learning based on parameters calculated and provided by a plurality of air conditioners during operation.

본 발명의 일 실시예들을 적용할 경우, 공기조화기가 일정한 목표 도달 온도에 도달하도록 동작하되, 목표 도달 온도에의 근접하는 속도나 온도 변화율 등에 기반하여 후속하는 모드에서의 운전 모드를 산출할 수 있다. When the exemplary embodiments of the present invention are applied, the air conditioner operates to reach a certain target temperature, but the operation mode in the subsequent mode may be calculated based on a speed approaching the target temperature or a rate of temperature change. .

본 발명의 일 실시예를 적용할 경우, 효율적인 에어컨의 냉방 혹은 난방 제어를 위해 학습 기반 부하를 추정하는 방법 및 이를 적용한 장치를 제공할 수 있다.When an embodiment of the present invention is applied, a method for estimating a learning-based load for efficient cooling or heating control of an air conditioner and an apparatus to which the same can be provided.

본 발명의 효과는 전술한 효과에 한정되지 않으며, 본 발명의 당업자들은 본 발명의 구성에서 본 발명의 다양한 효과를 쉽게 도출할 수 있다. The effects of the present invention are not limited to the above-described effects, and those skilled in the art of the present invention can easily derive various effects of the present invention from the configuration of the present invention.

도 1은 종래 목표한 시간에 실내 온도를 설정 온도로 도달 시키는 과정에서의 온도 변화를 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기조화기의 실내기의 구성을 보여주는 정면도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 내적 학습기반을 수행하는 제어모듈의 구성을 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 의한 학습부가 클라우드 서버에 배치된 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 내적 학습기반으로 제어모듈이 동작하는 경우의 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 외적 학습 기반으로 제어모듈이 종작하는 경우의 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 동작 과정을 보여주는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 동작 과정을 보여주는 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 의한 부하 추정에 의한 판단 기준을 보여주는 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 의한 학습부의 구성을 보여주는 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 의한 냉방 공기를 토출하는 공기조화기의 파라미터들과 풍속 및 냉방 공기의 제공의 상호작용을 도시한 도면이다.
도 12 및 도 13은 본 발명의 일 실시예에 의한 스피커와 마이크에 기반하여 공간의 크기를 산출하는 도면이다.1 is a diagram showing a temperature change in a process of reaching a room temperature to a set temperature at a conventional target time.
2 is a front view showing the configuration of an indoor unit of an air conditioner according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram showing the configuration of a control module that performs an inner learning base according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram in which a learning unit according to another embodiment of the present invention is arranged in a cloud server.
5 is a diagram illustrating a case in which a control module operates based on inner learning according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating a case in which a control module terminates based on external learning according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram showing an operation process according to an embodiment of the present invention.
8 is a diagram showing an operation process according to an embodiment of the present invention.
9 is a diagram showing a criterion for determination based on load estimation according to an embodiment of the present invention.
10 is a diagram showing the configuration of a learning unit according to an embodiment of the present invention.
11 is a diagram showing an interaction between parameters of an air conditioner for discharging cooling air according to an embodiment of the present invention, and provision of wind speed and cooling air.
12 and 13 are diagrams for calculating the size of a space based on a speaker and a microphone according to an embodiment of the present invention.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings so that those skilled in the art can easily implement the present invention. The present invention may be implemented in various different forms, and is not limited to the embodiments described herein.

본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다. 또한, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가질 수 있다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 수 있다.In order to clearly describe the present invention, parts irrelevant to the description have been omitted, and the same reference numerals are assigned to the same or similar components throughout the specification. Further, some embodiments of the present invention will be described in detail with reference to exemplary drawings. In adding reference numerals to elements of each drawing, the same elements may have the same numerals as possible even if they are indicated on different drawings. In addition, in describing the present invention, when it is determined that a detailed description of a related known configuration or function may obscure the subject matter of the present invention, a detailed description thereof may be omitted.

본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질, 차례, 순서 또는 개수 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 다른 구성 요소가 "개재"되거나, 각 구성 요소가 다른 구성 요소를 통해 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.In describing the constituent elements of the present invention, terms such as first, second, A, B, (a), (b) may be used. These terms are only for distinguishing the component from other components, and the nature, order, order, or number of the component is not limited by the term. When a component is described as being "connected", "coupled" or "connected" to another component, the component may be directly connected or connected to that other component, but other components between each component It is to be understood that is "interposed", or that each component may be "connected", "coupled" or "connected" through other components.

또한, 본 발명을 구현함에 있어서 설명의 편의를 위하여 구성요소를 세분화하여 설명할 수 있으나, 이들 구성요소가 하나의 장치 또는 모듈 내에 구현될 수도 있고, 혹은 하나의 구성요소가 다수의 장치 또는 모듈들에 나뉘어져서 구현될 수도 있다.In addition, in implementing the present invention, components may be subdivided and described for convenience of description, but these components may be implemented in one device or module, or one component may be a plurality of devices or modules. It can also be implemented by being divided into.

본 명세서에서 공조조화기를 구성하는 구성요소로 실외기와 실내기로 구분한다. 하나의 공조 시스템은 하나 이상의 실외기와 하나 이상의 실내기로 구성된다. 실외기와 실내기 사이의 관계는 1:1, 1:N, 또는 M:1이 될 수 있다. In the present specification, an air conditioner is divided into an outdoor unit and an indoor unit as a component constituting the air conditioner. One air conditioning system is composed of one or more outdoor units and one or more indoor units. The relationship between the outdoor unit and the indoor unit may be 1:1, 1:N, or M:1.

본 발명은 냉방 또는 난방을 제어하는 모든 장치에 적용될 수 있다. 다만, 설명의 편의를 위하여 냉방에 중점을 두고 설명한다. 난방에 적용될 경우에는 온도를 높이는 과정과 높인 온도를 유지하는 메커니즘에 본 발명의 실시예들을 적용할 수 있다. The present invention can be applied to any device that controls cooling or heating. However, for convenience of explanation, the description focuses on cooling. When applied to heating, the embodiments of the present invention can be applied to a process of increasing the temperature and a mechanism for maintaining the elevated temperature.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 공기조화기의 실내기의 구성을 보여주는 정면도이다.2 is a front view showing the configuration of an indoor unit of an air conditioner according to an embodiment of the present invention.

공기조화기의 실내기는 천장에 설치되는 매립형 또는 스탠드형이 될 수 있다. 또는 벽에 설치되는 벽걸이형이 될 수도 있고 이동 가능한 형태로 구성될 수 있다. 도 2는 다양한 실시예 중에서 스탠드형 실내기(1)를 제시하고 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 실내기(1)는 별도의 공간에 배치되는 실외기(2)와 연결될 수 있다. The indoor unit of the air conditioner may be a buried type or a stand type installed on the ceiling. Alternatively, it may be a wall-mounted type installed on a wall or may be configured in a movable form. 2 shows a stand-type indoor unit 1 among various embodiments, but the present invention is not limited thereto. The indoor unit 1 may be connected to the outdoor unit 2 disposed in a separate space.

공조의 대상이 되는 실내의 바닥에 세워져 설치되는 스탠드형 공기조화기로 구성될 수 있으며, 이 경우 공기조화기는 실내의 바닥에 놓여 공조모듈(10)을 지지하는 베이스(20)를 더 포함할 수 있다.It may be composed of a stand-type air conditioner that is erected and installed on the floor of the room to be subjected to air conditioning, and in this case, the air conditioner may further include a base 20 that is placed on the floor of the room and supports the air conditioning module 10. .

공조모듈(10)은 베이스(20) 위에 올려진 형태로 설치될 수 있고, 이 경우 공조모듈(10)은 실내의 소정 높이에서 공기를 흡입하여 공조시킬 수 있다.The air conditioning module 10 may be mounted on the base 20, and in this case, the air conditioning module 10 may suck air from a predetermined height in the room to perform air conditioning.

공조모듈(10)은 베이스(20)와 분리 가능하게 결합될 수도 있다. 또한공조모듈(10)과 베이스(20)는 일체로 구성될 수도 있다. The air conditioning module 10 may be detachably coupled to the base 20. In addition, the air conditioning module 10 and the base 20 may be integrally configured.

공조모듈(10)은 송풍부(15)에서 공기를 토출할 수 있다. 공조모듈(10)은 전면으로 공기를 집중 토출할 수 있으며, 실시예에 따라 측면 또는 상면 등 다양한 방향에 배치된 송풍구에서 공기를 토출할 수 있다. 송풍부(15)는 제어모듈(100)의 제어에 기반하여 풍속을 제어할 수 있다. 일 실시예로 송풍부(15)는 다수의 단계로 구성된 풍속의 바람을 토출할 수 있으며, 이를 위해 하나 이상의 개별 송풍팬을 제어할 수 있다. The air conditioning module 10 may discharge air from the blower 15. The air conditioning module 10 may intensively discharge air to the front surface, and according to an exemplary embodiment, air may be discharged from air vents arranged in various directions, such as a side surface or an upper surface. The blower 15 may control the wind speed based on the control of the control module 100. In one embodiment, the blower 15 may discharge wind of a wind speed composed of a plurality of stages, and for this purpose, it may control one or more individual blowing fans.

보다 상세히, 송풍부(15)는 실외기로부터 제공받은 공기를 바람으로 내보내고 실내 공기를 흡입하는 구성요소들(11, 12)을 포함하며 이들은 공조모듈(10)에 배치될 수 있다. 또한, 외부에서 식별되지 않으나 실내기(1)를 제어하는 제어모듈(100)이 실내기(1) 내에 배치될 수 있다. 설명의 편의를 위해 도 2에서는 점선으로 표시하여 실내기(1) 내부에 배치되는 것으로 표시하였다. In more detail, the blower 15 includes components 11 and 12 for blowing air supplied from the outdoor unit into the wind and inhaling indoor air, and these may be disposed in the air conditioning module 10. In addition, although not identified from the outside, a control module 100 for controlling the indoor unit 1 may be disposed in the indoor unit 1. For convenience of explanation, in FIG. 2, it is indicated by a dotted line to be disposed inside the indoor unit 1.

실외기(2)는 송풍부(15)가 토출하는 공기(바람)의 온도를 제어한다. 일 실시예로 실외기(2)의 압축기는 기상 냉매를 고온 고압의 상태로 압축하여 배출하여 냉방 공기를 실내기(1)에 제공할 수 있다. 뿐만 아니라, 실외기(2)는 소정의 열펌프를 이용하여 난방 공기를 실내기(1)에 제공할 수 있다. 실외기(2)가 냉방 또는 난방 공기를 실내기(1)에 제공하는 방식은 다양하게 제시될 수 있으며, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. The outdoor unit 2 controls the temperature of air (wind) discharged by the blower 15. In an embodiment, the compressor of the outdoor unit 2 may provide cooling air to the indoor unit 1 by compressing and discharging the gaseous refrigerant at a high temperature and high pressure. In addition, the outdoor unit 2 may provide heating air to the indoor unit 1 using a predetermined heat pump. Various methods of providing the outdoor unit 2 with cooling or heating air to the indoor unit 1 may be presented, and the present invention is not limited thereto.

도 2에서 예시적으로 살펴본 실내기(1)는 실내 공기의 상태를 측정하여 설정된 상태에 도달하도록 운전한다. 그런데, 특정한 상태에 도달하는 과정에서 실내기의 동작이 효율적으로 진행되기 위해서는 특정한 상태 이전, 그리고 특정한 상태 이후의 다양한 요소들을 반영하는 것이 필요하다. 그리고 각 요소들에 기반한 학습 모델을 통해 보다 정밀하게 실내기의 동작을 제어할 경우, 효율적인 운전을 가능하게 한다.The indoor unit 1 illustrated by way of example in FIG. 2 measures the state of indoor air and operates to reach a set state. However, in order for the indoor unit to operate efficiently in the process of reaching a specific state, it is necessary to reflect various factors before and after the specific state. In addition, when the operation of the indoor unit is more precisely controlled through a learning model based on each element, efficient driving is possible.

이하, 공기조화기기 냉방 또는 난방의 부하를 예측하여 쾌속 운전 모드에서 적정 운전 모드로 전환하는 과정에서 절전 제어를 수행하는 기술에 대해 살펴본다. 특히, 본 발명의 실시예들은 에어컨의 절전을 위해 예측된 냉방 또는 난방 부하에 따라 실외기를 제어한다. 일 실시예로 쾌속 운전 모드를 진행하는 과정에서 에어컨 목표로 설정한 온도 도달 전 환경인자(온도, 공간 크기)를 클라우드 서버 또는 공기조화기 내에 배치된 학습부을 통해 냉방 또는 난방 공간에 대해 소부하 운전 모드를 판단할 수 있다. Hereinafter, a technology for performing power saving control in the process of converting from a fast operation mode to an appropriate operation mode by predicting a load of cooling or heating an air conditioner will be described. In particular, embodiments of the present invention control the outdoor unit according to a predicted cooling or heating load for power saving of an air conditioner. In one embodiment, in the process of performing the rapid operation mode, environmental factors (temperature, space size) before reaching the temperature set as the air conditioner target are operated with a small load on the cooling or heating space through a learning unit arranged in a cloud server or an air conditioner. The mode can be determined.

그리고 소부하 운전 모드로 판단된 경우 소부하 운전 모드를 다시 상세하게 단계 별로 부하 추정하여, 목표 설정 온도 도달 전에 실외기(2)를 예측한 부하 수준에 따라 제어(강/약/오프)하여 절전 가능하게 한다. 그리고 목표 설정 온도 도달 이후 설정 온도 수준으로 냉방 또는 난방을 유지하도록 한다. In addition, when it is determined as the light-load operation mode, the light-load operation mode is estimated again in detail by step, and the outdoor unit 2 is controlled (strong/weak/off) according to the predicted load level before reaching the target set temperature to save power. Let's do it. And after reaching the target set temperature, the cooling or heating is maintained at the set temperature level.

사용자는 특정한 시점에 쾌속 운전 모드를 선택하거나 처음 공기조화기를 동작시키는 시점에서 자동으로 쾌속 운전 모드로 공기조화기가 동작할 수 있다. 이는 특정한 구간 동안 실내 공기를 최대한 목표 설정 온도에 도달하도록 실외기와 송풍기를 최대로 가동하되, 목표 설정 온도에 근접하거나 미리 설정된 시간이 지나면 쾌속 운전 모드를 종료하고 적정 운전 모드로 동작하여, 사용자에게 짧은 시간 내에 쾌적한 공기를 제공하고 이후 절전형 운전 모드 또는 일반적인 운전 모드로 냉방 또는 난방 공기를 제공한다. The user may select the quick operation mode at a specific time or automatically operate the air conditioner in the quick operation mode at the time when the air conditioner is first operated. This means that the outdoor unit and the blower are maximally operated so that the indoor air reaches the target set temperature as much as possible during a specific section, but when the temperature is close to the target set temperature or after a preset time has elapsed, the quick driving mode is terminated and the operation is operated in an appropriate driving mode, giving the user a short It provides comfortable air within time and then provides cooling or heating air in a power-saving operation mode or a normal operation mode.

쾌속 운전 모드에서의 시간당 온도 변화율의 절대값은 적정 운전 모드에서의 시간당 온도 변화율의 절대값 보다 크도록 구성된다. 이는 쾌속 운전 모드에서 빠른 시간 내에 실내 온도를 목표 설정 온도에 가깝게 고냉방/고난방 능력으로 공기조화기가 동작하기 때문이다. The absolute value of the temperature change rate per hour in the rapid operation mode is configured to be greater than the absolute value of the temperature change rate per hour in the proper operation mode. This is because the air conditioner operates with high cooling/high heating capability to bring the indoor temperature close to the target set temperature within a short time in the rapid operation mode.

그리고, 쾌속 운전 모드에서 적정 운전 모드로 전환 시점에 전환하면, 공기조화기는 쾌속 운전 모드가 종료한 시점의 온도 또는 목표 설정 온도를 기준으로 일정 범위 내에 실내 공간의 온도를 유지하도록 적정 운전 모드의 운전을 제어할 수 있다. 이는 후술할 중앙제어부(150)가 담당할 수 있다. And, when switching from the rapid operation mode to the appropriate operation mode, the air conditioner operates in an appropriate operation mode to maintain the temperature of the indoor space within a certain range based on the temperature at which the rapid operation mode ends or the target set temperature. Can be controlled. This may be performed by the central control unit 150 to be described later.

이하 본 명세서에서는 제1실시예로 학습부(160)가 제어모듈(100)에 포함되며, 제어모듈(100)이 실내기(1)에 배치되어 다양한 파라미터를 산출하여 이에 기반하여 학습을 수행한 후, 학습된 결과에 기반하여 실내기에 적합한 운전 모드를 산출하는 구성을 살펴본다. Hereinafter, in the present specification, as a first embodiment, the learning unit 160 is included in the control module 100, and the control module 100 is disposed in the indoor unit 1 to calculate various parameters and perform learning based on this. And, based on the learned result, we look at the configuration to calculate the driving mode suitable for the indoor unit.

이를 내적 학습기반(Internal Learning Based) 제어모듈이라고 한다. 내적 학습기반에서는 파리미터를 내장된 학습부(160)에 입력하여 산출된 결과 인자인 운전 모드 정보를 이용하여 공기조화기가 동작하는 것을 일 실시예로 한다. 구성은 도 3을 살펴본다.This is called an internal learning-based control module. In the inner learning base, an air conditioner is operated using driving mode information, which is a result factor calculated by inputting a parameter into the built-in learning unit 160. The configuration looks at FIG. 3.

또한, 본 명세서에서는 제2실시예로 학습부(360)가 클라우드 서버(300)에 포함되며, 제어모듈(100)이 실내기(1)에 배치되어 다양한 파라미터를 산출하고, 산출된 결과를 클라우드 서버(300)에 제공하고 클라우드 서버(300)는 다양한 실내기들이 전송한 파라미터에 기반하여 학습을 수행한 후, 학습된 결과에 기반하여 실내기에 적합한 운전 모드를 산출하는 구성을 살펴본다. In addition, in the present specification, as a second embodiment, the learning unit 360 is included in the cloud server 300, and the control module 100 is disposed on the indoor unit 1 to calculate various parameters, and the calculated results are used in the cloud server. After providing to 300, the cloud server 300 performs learning based on parameters transmitted by various indoor units, and then looks at a configuration for calculating a driving mode suitable for the indoor unit based on the learned result.

이를 외적 학습기반(External Learning Based) 제어모듈이라고 한다. 외적 학습기반에서는 파라미터를 공기조화기가 외부의 클라우드 서버(300)에게 전송된 후, 클라우드 서버로부터 전송된 결과 인자인 운전 모드 정보를 이용하여 공기조화기가 동작하는 것을 일 실시예로 한다. 구성은 도 4를 살펴본다. This is called an external learning-based control module. In the external learning base, after the parameters are transmitted to the external cloud server 300, the air conditioner operates using operation mode information, which is a result factor transmitted from the cloud server. The configuration looks at FIG. 4.

또한, 본 명세서에서 적정 운전 모드란 목표 설정 온도(사용자가 설정한 설정 온도)에 대응하여 제1냉방 능력(난방의 경우 제1난방 능력)으로 운전하는 모드를 의미한다. In addition, in the present specification, the appropriate operation mode refers to a mode that operates with a first cooling capability (in the case of heating, a first heating capability) in response to a target set temperature (set temperature set by a user).

그리고 쾌속 운전 모드란 목표 설정 온도에 대응하여 최대의 냉방 또는 난방 능력으로 운전하여 실내 온도를 목표 설정 온도에 빠른 시간 내에 근접하게 만드는 운전 모드를 포함한다. In addition, the rapid driving mode includes a driving mode in which the indoor temperature is brought close to the target set temperature in a short time by driving with the maximum cooling or heating capability in response to the target set temperature.

쾌속 운전 모드는 미리 설정된 시간 범위(예를 들어 5분, 10분 또는 20분 등의 시간 길이) 이내로만 동작할 수 있으며, 이 시간 범위 이후에 적정 운전 모드로 동작한다.The rapid driving mode can operate only within a preset time range (for example, a time length such as 5 minutes, 10 minutes, or 20 minutes), and operates in an appropriate driving mode after this time range.

한편, 공기조화기 또는 클라우드 서버는 쾌속 운전 모드에서 산출된 파라미터에 의해 이후 적정 운전 모드에서의 동작 시 적용할 부하(과부하, 표준부하, 소부하)를 결정할 수 있다. 즉, 적정 운전 모드에서의 세부적인 동작에 필요한 정보가 운전 모드 정보이다. Meanwhile, the air conditioner or the cloud server may determine a load (overload, standard load, small load) to be applied when operating in an appropriate operation mode afterwards based on the parameters calculated in the fast operation mode. That is, information necessary for detailed operation in the proper driving mode is driving mode information.

쾌속 운전 모드(또는 줄여서 쾌속 모드)는 공기 조화기가 동작을 시작하여 실내 온도가 목표 설정 온도 보다 미리 설정된 크기 이상으로 차이가 발생할 때 자동으로 시작할 수 있다. 또는 공기조화기가 쾌속 운전 모드의 구동을 지시하는 입력 신호(리모컨 제어 신호)를 수신하면 이에 대응하여 동작할 수 있다. The rapid driving mode (or rapid mode for short) can be started automatically when the air conditioner starts to operate and the room temperature deviates by more than a preset size from the target set temperature. Alternatively, when the air conditioner receives an input signal (remote control signal) instructing driving of the rapid driving mode, it may operate in response thereto.

예를 들어 사용자가 리모컨에서 별도의 온도를 제어하는 것이 아니라 인공지능적으로 동작을 지시하거나 신체 순응적으로 동작을 지시하는 버튼을 누를 경우 공기조화기는 이에 대응하여 쾌속 운전 모드를 실행하고, 후술할 적정 운전 모드(줄여서 적정 모드)로 운전 모드를 전환하는 것 역시 별도의 사용자 제어 없이 진행할 수 있다. For example, if the user does not control a separate temperature from the remote control, but presses a button that instructs an operation by artificial intelligence or a body adaptive operation, the air conditioner executes the rapid driving mode in response to this, Switching the driving mode to the driving mode (suitable mode for short) can also be performed without separate user control.

그리고 설정 온도에 도달하였거나, 쾌속 모드에 할당된 최대 시간이 경과한 후에는 앞서 쾌속 모드로 동작하는 과정에서 생성된 파라미터를 학습 인자로 입력받아 쾌속 모드와 상이한 냉방/난방 능력(예를 들어 과부하, 또는 소부하) 또는 동일한 냉방/난방능력(예를 들어 표준 부하)로 운전한다. 전술한 냉방 또는 난방 능력(과부하, 표준부하, 소부하)은 공기조화기가 설치된 공간의 부하에 대응하는 것으로 운전 모드 정보로 산출된다. 또한 이는 실외기의 동작을 제어할 수 있다.And after reaching the set temperature or after the maximum time allotted to the rapid mode has elapsed, the parameter generated in the process of operating in the rapid mode is input as a learning factor, and cooling/heating capabilities different from the rapid mode (e.g., overload, Or small load) or the same cooling/heating capability (e.g. standard load). The above-described cooling or heating capability (overload, standard load, small load) corresponds to the load of the space in which the air conditioner is installed, and is calculated as operation mode information. Also, it can control the operation of the outdoor unit.

적정운전 모드의 운전 모드 정보로 과부하가 산출되면 제어모듈(100)은 송풍부(15) 또는 실외기(2)를 제어하여 풍량 또는 풍속을 증가시키거나, 실외기에서 더 많은 에너지를 제공하여 냉방 능력 또는 난방 능력을 증가시키는 것을 일 실시예로 한다. 이 경우 전기 사용량은 증가한다. When the overload is calculated from the operation mode information of the appropriate operation mode, the control module 100 controls the blower 15 or the outdoor unit 2 to increase the air volume or wind speed, or provides more energy from the outdoor unit to provide cooling capacity or It is an embodiment to increase the heating capacity. In this case, electricity consumption increases.

소부하가 산출되면 제어모듈(100)은 송풍부(15) 또는 실외기(2)를 제어하여 풍량 또는 풍속을 감소시키거나, 실외기에서 더 적은 에너지를 제공하여 냉방 능력 또는 난방 능력을 감소시키는 것을 일 실시예로 한다. 이 경우 전기 사용량은 감소한다. 일 실시예로 냉방인 경우 냉매의 회전이나 압축 / 증발 등 냉방 프로세스에서 전기 에너지의 사용을 줄이도록 실외기를 운전시킬 수 있다. 실외기 운전 모드가 깅/중/약/오프 인 경우, 이에 맞게 약 또는 오프를 진행할 수 있다. 또는 앞서 쾌속 운전 모드에서 제어된 실외기의 운전 모드가 강으로 설정된 경우, 이 보다 약하게 중 또는 약이 적정 운전 모드에서 설정될 될 수 있다. When the small load is calculated, the control module 100 controls the blower 15 or the outdoor unit 2 to reduce the air volume or wind speed, or to provide less energy from the outdoor unit to reduce the cooling capacity or the heating capacity. Let it be an Example. In this case, electricity consumption is reduced. For example, in the case of cooling, the outdoor unit may be operated to reduce the use of electric energy in a cooling process such as rotation of a refrigerant or compression/evaporation. When the outdoor unit operation mode is ging/middle/weak/off, weak or off may be performed accordingly. Alternatively, when the driving mode of the outdoor unit controlled in the rapid driving mode is set to strong, a weaker or weaker than the driving mode of the outdoor unit may be set in the appropriate driving mode.

냉방의 경우 실외기는 냉매를 압축하고 압축된 냉매를 토출하여 방열한다. 이 과정에서 습기찬 공기가 차가운 공기가 된다. 실외기의 구성요소로는 냉매를 압축하는 압축기, 실외에 설치되어 냉매를 실외 공기와 열교환하는 실외 열교환기, 실내에 설치되어 냉매를 실내 공기와 열교환하는 실내 열교환기, 상기 압축기에서 토출된 냉매를 냉방운전시 상기 실외 열교환기로 안내하고, 난방운전 시 상기 실내 열교환기로 안내하는 절환밸브, 상기 실내 열교환기에서 토출된 냉매의 일부를 상기 압축기로 인젝션하는 인젝션 모듈 등이 포함된다. 그리고 냉방 운전시 실내 열교환기에서 토출된 냉매의 일부를 상기 실외 열교환기에서 상기 실내 열교환기로 유동되는 냉매와 열교환하고, 상기 압축기로 인젝션한다. 이러한 과정을 수행하는 실외기의 동작에서 냉매의 양이나 압축 정도, 인젝션의 크기 등이 실외기의 동작을 제어할 수 있다. In the case of cooling, the outdoor unit compresses the refrigerant and discharges the compressed refrigerant to radiate heat. In this process, moist air becomes cold air. The components of the outdoor unit include a compressor that compresses the refrigerant, an outdoor heat exchanger that is installed outdoors to heat exchange the refrigerant with outdoor air, an indoor heat exchanger that is installed indoors to exchange the refrigerant with indoor air, and cools the refrigerant discharged from the compressor. And a switching valve that guides to the outdoor heat exchanger during operation, to the indoor heat exchanger during heating operation, and an injection module that injects a part of the refrigerant discharged from the indoor heat exchanger into the compressor. During the cooling operation, a part of the refrigerant discharged from the indoor heat exchanger is heat-exchanged with the refrigerant flowing from the outdoor heat exchanger to the indoor heat exchanger, and injected into the compressor. In the operation of the outdoor unit performing this process, the amount of refrigerant, the degree of compression, and the size of injection may control the operation of the outdoor unit.

본 발명은 특정한 실외기에 한정되는 것은 아니며. 각각의 실외기가 동작할 수 있는 범위(강/중/약/오프 또는 수치로 0%~100% 등)가 정해진 경우, 쾌속 운전 모드에서 산출된 파라미터에 기반하여 적정 운전 모드에서의 실외기 동작을 제어하는 운전 모드 정보를 산출하여 이에 기반하여 실외기를 제어하는 기술적 구성요소들을 모두 포함한다. The present invention is not limited to a specific outdoor unit. When the range in which each outdoor unit can operate (strong/medium/weak/off or 0% to 100% in numerical value, etc.) is determined, the outdoor unit operation in the appropriate operation mode is controlled based on the parameters calculated in the rapid operation mode. All technical components for controlling the outdoor unit based on the calculated driving mode information are included.

표준부하가 산출되면 제어모듈(100)은 송풍부(15) 또는 실외기(2)를 제어하여 풍량 또는 풍속을 유지시키거나, 실외기에서 변화 없이 동일한 에너지를 제공하여 냉방 능력 또는 난방 능력을 유지시키는 것을 일 실시예로 한다. 이 경우 전기 사용량은 유지된다.When the standard load is calculated, the control module 100 controls the blower 15 or the outdoor unit 2 to maintain the air volume or wind speed, or provides the same energy without change from the outdoor unit to maintain cooling or heating capability. Let it be an example. In this case, electricity usage is maintained.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 내적 학습기반을 수행하는 제어모듈의 구성을 보여주는 도면이다. 3 is a diagram showing the configuration of a control module that performs an inner learning base according to an embodiment of the present invention.

파라미터 생성부(110)는 실내기(1)에서 측정하거나 센싱하는 온도나 습도, 또는 온도와 습도의 변화율, 각각의 변화에 소요된 시간, 공간의 크기 정보 등의 파라미터를 생성한다. 또한, 파라미터 생성부(110)는 목표 설정 온도에 도달하도록 설정된 쾌속 운전 모드에서 목표 설정 온도에 도달하기 전 측정 시점에서 하나 이상의 파라미터를 산출한다. The parameter generation unit 110 generates parameters such as temperature or humidity measured or sensed by the indoor unit 1, a rate of change of temperature and humidity, time required for each change, and information on the size of a space. In addition, the parameter generator 110 calculates one or more parameters at a measurement point before reaching the target set temperature in the rapid driving mode set to reach the target set temperature.

공기조화기는 쾌속 운전 모드가 종료하면 적정 운전 모드로 이행하는데 이때 냉방/난방의 부하 정도를 결정하기 위해 목표 설정 온도에 도달하기 전의 특정 시점을 측정 시점으로 하여 파라미터 생성부(110)가 파라미터를 산출한다. 예를 들어, 냉방인 경우, 목표 설정 온도 도달 전(예를 들어 목표 설정 온도 기준 1~2도 높은 시점)에 파라미터 생성부(110)가 생성하는 다양한 환경인자(실내온도, 공간 크기)를 학습부(160) 또는 클라우드 서버(300)에 전송하여 냉방 부하 판단(소부하, 표준 부하)을 지시하는 운전 모드 정보를 산출할 수 있다. 난방인 경우 목표 설정 온도보다 약 1~2도 낮은 시점이 측정 시점의 일 실시예가 된다. When the rapid operation mode ends, the air conditioner shifts to the appropriate operation mode.At this time, in order to determine the load level of cooling/heating, the parameter generator 110 calculates the parameter by taking a specific point before reaching the target set temperature as the measurement point. do. For example, in the case of cooling, learning various environmental factors (indoor temperature, space size) generated by the parameter generator 110 before reaching the target set temperature (for example, a time point 1 to 2 degrees higher than the target set temperature) By transmitting to the unit 160 or the cloud server 300, operation mode information indicating cooling load determination (small load, standard load) may be calculated. In the case of heating, a point in time that is about 1 to 2 degrees lower than the target set temperature is an example of the measurement point.

환경 인자는 다양하게 결정될 수 있다. 일 실시예에 의하면 파라미터 생성부(110)는 쾌속 운전 모드로 운전하는 구간의 시작 시점의 실내 초기 온도, 목표로 설정된 온도(목표 설정 온도 또는 목표 설정 온도), 쾌속 운전 모드로 운전하는 구간에서의 온도 변화율(분단위, 또는 그 이상의 시간 단위) 또는 초기 온도 변화율, 그리고 공기조화기가 배치된 공간의 크기 중 어느 하나 이상을 산출하고 학습부(160, 도 4의 360)가 이에 기반하여 운전 모드 정보를 산출할 수 있다.Environmental factors can be determined in various ways. According to an embodiment, the parameter generation unit 110 includes an initial indoor temperature at the start of a section driving in the rapid driving mode, a temperature set as a target (target setting temperature or target setting temperature), and in the section driving in the rapid driving mode. One or more of the temperature change rate (minute unit or more time unit) or the initial temperature change rate, and the size of the space in which the air conditioner is disposed is calculated, and the learning unit 160 (360 in FIG. 4) calculates the driving mode information based on this. Can be calculated.

센싱부(120)는 파라미터 생성부(110)가 생성하는 파라미터를 산출할 수 있도록 온도나 습도, 또는 공간의 크기를 센싱할 수 있다. The sensing unit 120 may sense a temperature, humidity, or a size of a space so that a parameter generated by the parameter generating unit 110 may be calculated.

한편, 공간 크기의 센싱은 온도의 변화, 음파 전송 및 이의 잔향에 기반한 공간 크기 측정, 에어컨이 설치된 위치 정보에 기반한 도면 정보 등이 될 수 있다. 또는 에어컨의 상단부에 벽을 감지하는 카메라가 배치되어 공간의 크기를 확인할 수 있다. On the other hand, the sensing of the space size may be a temperature change, sound wave transmission and measurement of the space size based on its reverberation, and drawing information based on location information where an air conditioner is installed. Alternatively, a wall-detecting camera is disposed on the upper part of the air conditioner to check the size of the space.

센싱부(120)가 센싱한 값은 파라미터 생성부(110)에 제공되고, 파리미터 생성부(110)는 센싱된 값들을 별도의 메모리에 누적한 후 파라미터를 생성할 수 있다. 따라서, 파라미터 생성부(110)는 실내기(1) 내에 배치되는 제어모듈(100)이 확인할 수 있는 환경인자 및 제품 제어 정보를 기반으로 학습부(160)에 입력할 인자를 도출하는 학습 인자를 추출한다.The value sensed by the sensing unit 120 is provided to the parameter generating unit 110, and the parameter generating unit 110 may generate a parameter after accumulating the sensed values in a separate memory. Accordingly, the parameter generation unit 110 extracts a learning factor for deriving a factor to be input to the learning unit 160 based on the environmental factor and product control information that can be checked by the control module 100 disposed in the indoor unit 1 do.

인터페이스부(140)는 사용자가 실내기(1)의 온도나 습도, 풍량이나 풍향 등을 제어할 수 있도록 하는 것으로, 버튼 식 혹은 리모컨 식, 혹은 원격 조정 등의 인터페이스를 제공한다. 또한, 인터페이스부(140)는 송풍부(15)에서 토출하는 공기의 풍속, 풍량 또는 온도를 변경하는 인터럽트 입력을 수신할 수 있다. 인터럽트 입력은 학습부(160)에 소정의 정보로 저장될 수 있다. The interface unit 140 allows the user to control the temperature, humidity, air volume or direction of the indoor unit 1, and provides an interface such as a button type, a remote control type, or a remote control. In addition, the interface unit 140 may receive an interrupt input for changing the wind speed, air volume, or temperature of the air discharged from the blower 15. The interrupt input may be stored as predetermined information in the learning unit 160.

통신부(180)는 클라우드 서버와 데이터를 송수신한다. 파라미터 생성부(110)가 생성한 환경인자로 구성된 파라미터를 전송할 수 있고, 또한 여기에 대응하여 학습부(160)가 산출한 운전 모드 정보를 전송할 수 있다. 또는 통신부(180)는 인터페이스부(140)가 입력한 인터럽트 입력을 클라우드 서버에 전송할 수 있다.The communication unit 180 transmits and receives data to and from the cloud server. A parameter composed of an environmental factor generated by the parameter generating unit 110 may be transmitted, and driving mode information calculated by the learning unit 160 may be transmitted corresponding thereto. Alternatively, the communication unit 180 may transmit an interrupt input input by the interface unit 140 to the cloud server.

한편, 통신부(180)는 학습부(160)를 업데이트 또는 업그레이드 시키는 정보를 클라우드 서버로부터 수신할 수 있다. Meanwhile, the communication unit 180 may receive information for updating or upgrading the learning unit 160 from a cloud server.

중앙제어부(150)는 각각의 구성요소들을 제어하며 최종적으로 실내기(1)가 동작하는데 필요한 동작 방식을 산출할 수 있다. 실내기(1)의 동작 방식은 다양한 방식으로 구분될 수 있다. 예를 들어, 쾌속 운전 모드로 동작하며 산출된 파라미터들 및 이에 대응하여 클라우드 서버가 산출하거나 또는 내부적으로 산출된 운전 모드 정보에 기반하여 과부하/표준부하/소부하 등으로 구성요소들을 제어할 수 있다. The central control unit 150 controls each of the components and may finally calculate an operation method necessary for the indoor unit 1 to operate. The operation method of the indoor unit 1 can be classified into various methods. For example, it is possible to control components such as overload/standard load/light load based on parameters calculated while operating in the rapid driving mode and the cloud server calculated in response thereto, or internally calculated driving mode information. .

클라우드 서버가 산출한 경우는 클라우드 서버에 학습부가 배치된 경우이며, 내부적으로 산출된 경우는 제어모듈(100) 내의 학습부(160)이 지금까지 온도나 습도의 변화 및 시간 등에 기반하여 현재 실내기(1)가 동작하는데 필요한 운전 모드(송풍부 또는 실외기의 제어)를 산출하여 그에 따라 중앙제어부(150)는 특정한 부하 상태를 제어할 수 있도록 한 실시예이다.When calculated by the cloud server, the learning unit is arranged in the cloud server, and when calculated internally, the learning unit 160 in the control module 100 is based on the current indoor unit ( According to an embodiment, the central control unit 150 can control a specific load state by calculating an operation mode (control of a blower or an outdoor unit) required for operation 1).

여기서 운전 모드 정보는 쾌속 운전 모드와 동일한 부하 정도로 동작하는 표준부하를 지시하거나, 또는 쾌속 운전 모드 보다 약한 부하 정도로 동작하는 소부하를 지시할 수 있다. Here, the driving mode information may indicate a standard load operating at the same load level as the quick driving mode, or may indicate a small load operating at a weaker load than the quick driving mode.

예를 들어 냉방 부하 판단 시 산출된 운전 모드 정보가 소부하의 경우 목표로 설정한 온도에 도달한 이후 적정 운전 모드 과정에서 온도가 더 낮아지는 상황, 즉 과냉방으로 인한 과전력 소모를 방지할 수 있다. 이미 쾌속 운전 모드의 동작으로 실내가 충분히 목표 설정 온도에 도달할 것으로 예측된 경우 이 예측에 기반하여 소부하로 동작하며 특히 예측 결과에 기반하여 실외기를 제어하면 쾌적한 온도를 유지하면서도 절전 냉방이 가능해진다. For example, if the operation mode information calculated when determining the cooling load is light load, it is possible to prevent a situation in which the temperature is lowered in the proper operation mode process after reaching the target temperature, that is, overpower consumption due to subcooling. have. If it is already predicted that the room will reach the target set temperature sufficiently by the operation of the rapid operation mode, it operates with a small load based on this prediction. In particular, if the outdoor unit is controlled based on the prediction result, power saving cooling is possible while maintaining a comfortable temperature. .

도 3의 구성에서 쾌속 운전 모드로 동작하는 공기조화기가 목표로 설정한 목표 설정 온도 도달 전 특정 시점(측정 시점)에 환경인자를 파라미터로 산출하고, 이를 입력받은 학습부(160)에서 운전 모드를 산출하여 소부하 판단 시 부하 정도에 따라 단계 별로 부하 수준을 세분화하고, 이에 따른 실외기 다양하게 제어를 함으로써 절전 냉방이 가능하도록 하며, 목표 설정한 온도에 도달한 이후에도 목표 설정 온도를 적정 수준으로 유지할 수 있도록 한다. In the configuration of FIG. 3, the air conditioner operating in the rapid driving mode calculates an environmental factor as a parameter at a specific point in time (measurement point) before reaching the target set temperature set as the target, and the learning unit 160 receives the operation mode. When determining the small load by calculating, the load level is subdivided into stages according to the load level, and the outdoor unit is controlled in various ways to enable power saving cooling, and the target set temperature can be maintained at an appropriate level even after reaching the target set temperature. To be.

즉, 중앙제어부(150)는 목표 설정 온도에 도달하거나 또는 미리 설정된 시간 범위가 도과하는 전환 시점에서 쾌속 운전 모드를 중단하고, 적정 운전 모드로 진입하여 앞서 산출된 운전 모드 정보에 따라 실외기를 제어하여 절전 냉방 또는 난방에 기반하면서도 쾌적한 온도를 유지할 수 있도록 한다.That is, the central control unit 150 stops the rapid driving mode at the point of transition at which the target set temperature is reached or the preset time range exceeds, enters the appropriate driving mode, and controls the outdoor unit according to the previously calculated driving mode information. It is based on power saving cooling or heating, while maintaining a comfortable temperature.

학습부(160)는 파라미터 생성부(110)가 생성하는 파라미터들(학습 인자)을 지속하여 누적하고, 누적된 파라미터를 학습부(160) 내부의 딥러닝 구조에 적용하여 지금까지 온도 또는 습도 등의 변화에 기반하여 실내기(1)가 적정 운전 모드에서 동작할 수 있는 최적의 운전 모드를 산출한다. 운전 모드는 다양한 모드를 포함할 수 있는데, 일 실시예로, 운전 모드 정보는 소부하/표준부하/과부하를 포함할 수 있다. 또한, 소부하의 경우 실외기의 제어에 관한 세부적인 제어 정보가 운전 모드 정보에 포함될 수 있다. The learning unit 160 continuously accumulates and accumulates parameters (learning factors) generated by the parameter generation unit 110, and applies the accumulated parameters to the deep learning structure inside the learning unit 160 so far, such as temperature or humidity. Based on the change in, an optimal driving mode in which the indoor unit 1 can operate in an appropriate driving mode is calculated. The driving mode may include various modes. In an embodiment, the driving mode information may include a small load/standard load/overload. In addition, in the case of a small load, detailed control information about the control of the outdoor unit may be included in the driving mode information.

학습부(160)의 학습 인자로 입력되는 정보들은 파라미터 생성부(110)에서 생성되거나 저장된 정보가 될 수 있으며 그 외에도 중앙제어부(150)에 의해 산출되거나 변환된 정보가 될 수 있다. 학습부(160)는 소정의 학습 알고리즘을 이용하여 부하 단계를 추정할 수 있다.Information input as a learning factor of the learning unit 160 may be information generated or stored in the parameter generation unit 110, and may also be information calculated or converted by the central control unit 150. The learning unit 160 may estimate the load level using a predetermined learning algorithm.

또는 학습부(160)는 현재까지 동작된 상태를 기준으로 상대적으로 부하 정도를 설정할 수 있다. -10%, -20% 등으로 운전 모드를 설정할 수 있다. Alternatively, the learning unit 160 may set a relative load level based on the operating state so far. You can set the operation mode to -10% or -20%.

중앙제어부(150)는 각각의 구성요소들을 제어하며 최종적으로 실내기(1)가 동작하는데 필요한 동작 방식을 산출할 수 있다. 실내기(1)의 동작 방식은 다양한 방식으로 구분될 수 있다. 예를 들어, 현재 실내 상태의 부하를 단계별로 추정하여 과부하/표준부하/소부하 등의 운전 모드 정보로 산출할 수 있다. 학습부(160)는 지금까지 온도나 습도의 변화 및 시간 등에 기반하여 현재 실내기(1)가 동작하는데 필요한 운전 모드를 산출하여 그에 따라 중앙제어부(150)는 특정한 부하 상태를 제어할 수 있다. The central control unit 150 controls each of the components and may finally calculate an operation method necessary for the indoor unit 1 to operate. The operation method of the indoor unit 1 can be classified into various methods. For example, by estimating the load in the current indoor state step by step, it can be calculated as driving mode information such as overload/standard load/minor load. The learning unit 160 calculates a driving mode required for the current indoor unit 1 to operate based on changes in temperature or humidity and time so far, and accordingly, the central control unit 150 may control a specific load state.

그리고, 중앙제어부(150)는 산출된 운전 모드에 기반하여 실외기(2)와 송풍부(15)를 제어할 수 있다. In addition, the central control unit 150 may control the outdoor unit 2 and the blower 15 based on the calculated driving mode.

예를 들어 송풍부(15)에서 토출할 수 있는 풍속을 제어하거나, 실외기(2)를 구성하는 압축기가 기상 냉매를 압축하여 배출하는 양을 제어하는 등의 제어를 수행할 수 있다.For example, control such as controlling a wind speed that can be discharged from the blower 15 or controlling an amount of a compressor constituting the outdoor unit 2 compressing and discharging a gaseous refrigerant may be performed.

중앙제어부(150)는 소부하의 경우 소부하 수준에 따라 단계별로 세분화하여 부하 정도에 따라 실외기(2)를 제어할 수 있다. 소부하 레벨은 2레벨 또는 3레벨 등 다양하게 산출될 수 있다. 예를 들어 3개의 레벨로 구성되고 이들 레벨은 목표 설정 온도와의 차이로 구분할 수 있다. In the case of a small load, the central control unit 150 may control the outdoor unit 2 according to the level of the load by subdividing it in stages according to the small load level. The small load level can be calculated in various ways, such as 2 or 3 levels. For example, it consists of three levels, and these levels can be distinguished by the difference from the target set temperature.

냉방의 실시예를 중심으로 살펴본다. 소부하의 레벨 1은 목표 설정 온도 대비 -0.5인 상태이며, 이 경우 운전 모드 정보는 {소부하|실외기 제어-중}으로 산출된다. 소부하의 레벨 2는 목표 설정 온도 대비 -1.0인 상태이며, 이 경우 운전 모드 정보는 {소부하|실외기 제어-약}으로 산출된다. 소부하의 레벨 3은 목표 설정 온도 대비 -1.5이하인 상태이며, 이 경우 운전 모드 정보는 {소부하|실외기 제어-오프}로 산출된다. It looks at the center of the example of cooling. The light load level 1 is -0.5 compared to the target set temperature, and in this case, the operation mode information is calculated as {light load|outdoor unit control-medium}. The light load level 2 is -1.0 compared to the target set temperature, and in this case, the operation mode information is calculated as {small load|outdoor unit control-weak}. The light load level 3 is -1.5 or less compared to the target set temperature, and in this case, the operation mode information is calculated as {light load|outdoor unit control-off}.

즉, 소부하의 경우 실외기의 제어는 최대 "중"에서 "오프"로 레벨에 따라 구분될 수 있다. 실외기의 제어 레벨에 따라 소부하의 세부 분류 중/하/오프 외에 숫자(10%, 30% 등)로도 나뉘어질 수 있다. That is, in the case of a small load, the control of the outdoor unit may be classified according to the level from maximum "medium" to "off". Depending on the control level of the outdoor unit, it can be divided into numbers (10%, 30%, etc.) in addition to sub-classification of light loads during/lower/off.

도 3의 구성에 기반할 경우, 목표 설정 온도 도달 시 목표 설정 온도를 적정 수준으로 유지할 수 있다. 즉, 쾌속 운전 모드의 동작 과정에서 목표 설정 온도 도달 후 냉방(또는 난방)을 자동 제어하는 적정 운전 모드에서 실외기를 제어하는 운전 모드 정보가 산출될 수 있으며, 이에 기반하여 공기조화기는 쾌속 운전 모드에서 적정 운전 모드로 전환하면, 자동으로 운전 모드 정보에 기반하여 냉방(혹은 난방) 운전을 수행할 수 있다. Based on the configuration of FIG. 3, when the target set temperature is reached, the target set temperature can be maintained at an appropriate level. That is, operation mode information for controlling the outdoor unit may be calculated in an appropriate operation mode that automatically controls cooling (or heating) after reaching a target set temperature in the operation process of the rapid operation mode, and based on this, the air conditioner is in the rapid operation mode. When switching to the appropriate driving mode, cooling (or heating) operation can be automatically performed based on the driving mode information.

도 3의 실시예를 적용할 경우, 쾌속 운전 모드에서 산출된 실내 부하 정도에 따라 절전 운전을 수행하며 목표 설정 온도에 도달 후 목표 설정 온도 적정 유지를 위한 냉방(혹은 난방) 운전을 지시하도록 운전 모드 정보가 산출된다. 운전 모드 정보는 쾌속 운전 모드의 특정 시점에서 학습부(160)가 이후의 온도 변화를 예측하여 산출한 것이다. When the embodiment of FIG. 3 is applied, power-saving operation is performed according to the degree of indoor load calculated in the rapid operation mode, and after reaching the target set temperature, the operation mode instructs cooling (or heating) operation to maintain the target set temperature appropriately. Information is produced. The driving mode information is calculated by predicting a temperature change thereafter by the learning unit 160 at a specific time point in the rapid driving mode.

도 4는 본 발명의 다른 실시예에 의한 학습부가 클라우드 서버에 배치된 도면이다. 도 3에서 설명한 내용과 중복되는 부분은 도 3을 참조한다.4 is a diagram in which a learning unit according to another embodiment of the present invention is arranged in a cloud server. Refer to FIG. 3 for parts that overlap with the content described in FIG. 3.

도 4는 학습부(360)가 클라우드 서버(300)에 배치된 구성이다. 먼저 클라우드 서버(300)에 대해 살펴본다. 도 4는 외적 학습을 수행하는 클라우드 서버(300)와 제어 모듈(100)의 관계 및 각 구성요소를 보여주는 도면이다. 도 4의 제어모듈(100)은 도 3의 구성에서 학습부(160)가 제외되었다. 도 3에서 학습부(160)와 제어모듈(100)의 상호작용은 도 4에서는 통신부(180)를 통해 이루어진다.4 is a configuration in which the learning unit 360 is disposed on the cloud server 300. First, the cloud server 300 will be described. 4 is a diagram showing the relationship between the cloud server 300 and the control module 100 performing external learning and each component. The control module 100 of FIG. 4 excludes the learning unit 160 from the configuration of FIG. 3. In FIG. 3, the interaction between the learning unit 160 and the control module 100 is performed through the communication unit 180 in FIG. 4.

클라우드 서버의 통신부(380)는 제어모듈(100)의 통신부(180)와 정보를 송수신한다. The communication unit 380 of the cloud server transmits and receives information with the communication unit 180 of the control module 100.

중앙제어부(150)는 도 3에서 살펴본 바와 같이 각각의 구성요소들을 제어한다. 적정 운전 모드에서 실내기(1), 실외기(2) 또는 송풍부(15)가 동작하는데 필요한 동작 방식을 산출하는데 필요한 파라미터들, 즉 학습인자들이 쾌속 운전 모드 중 측정 시점에 파라미터 생성부(110)에 의해 산출한다. 환경 인자는 다양하게 결정될 수 있다. The central control unit 150 controls each component as described in FIG. 3. Parameters required to calculate the operation method required for the indoor unit 1, outdoor unit 2, or blower 15 to operate in the proper operation mode, that is, learning factors are sent to the parameter generator 110 at the time of measurement during the rapid operation mode. Calculated by Environmental factors can be determined in various ways.

일 실시예에 의하면 파라미터 생성부(110)는 쾌속 운전 모드로 운전하는 구간의 시작 시점의 실내 초기 온도, 목표로 설정된 온도(목표 설정 온도 또는 목표 설정 온도), 쾌속 운전 모드로 운전하는 구간에서의 온도 변화율(분단위, 또는 그 이상의 시간 단위) 또는 초기 온도 변화율, 그리고 공기조화기가 배치된 공간의 크기 중 어느 하나 이상을 산출하고 학습부(160, 도 4의 360)가 이에 기반하여 운전 모드 정보를 산출할 수 있다.According to an embodiment, the parameter generation unit 110 includes an initial indoor temperature at the start of a section driving in the rapid driving mode, a temperature set as a target (target setting temperature or target setting temperature), and in the section driving in the rapid driving mode. One or more of the temperature change rate (minute unit or more time unit) or the initial temperature change rate, and the size of the space in which the air conditioner is disposed is calculated, and the learning unit 160 (360 in FIG. 4) calculates the driving mode information based on this. Can be calculated.

중앙제어부(150)는 통신부(180)를 제어하여 파라미터 생성부(110)에서 생성한 파리미터들을 클라우드 서버(300)로 전송한다. 클라우드 서버(300)의 서버제어부(350)는 제어모듈(100)이 전송하는 학습 인자를 통신부(380)에서 수신하여, 이를 학습부(360)에 입력하고 해당 제어모듈(100)에 적합한 운전 모드를 산출한다. 산출된 운전 모드에 대한 정보는 통신부(380)를 거쳐서 제어모듈(100)에게 전달된다. 그 결과 제어모듈(100)은 쾌속 운전 모드가 종료하고 적정 운전 모드를 수행하는 과정에서 수신된 운전 모드 정보를 적용하여 실외기를 제어할 수 있다. The central control unit 150 controls the communication unit 180 to transmit the parameters generated by the parameter generation unit 110 to the cloud server 300. The server control unit 350 of the cloud server 300 receives a learning factor transmitted by the control module 100 from the communication unit 380, inputs it to the learning unit 360, and a driving mode suitable for the corresponding control module 100 Yields Information on the calculated driving mode is transmitted to the control module 100 through the communication unit 380. As a result, the control module 100 may control the outdoor unit by applying the received driving mode information in the process of ending the rapid driving mode and performing the appropriate driving mode.

클라우드 서버(300)는 다수의 제어 모듈들로부터 학습 인자를 수신하여 그에 대응하는 운전 모드를 산출할 수 있다. 또한, 다수의 제어 모듈들이 제공하는 학습 인자를 지속적으로 학습부(360)에 입력하여 학습부(360)를 업데이트 시킬 수 있다. 학습부(360)는 소정의 학습 알고리즘을 이용하여 적정 운전 모드에서의 부하 단계(과부하/표준부하/소부하 및 소부하에서의 실외기 제어 단계 등)를 추정할 수 있다.The cloud server 300 may receive a learning factor from a plurality of control modules and calculate a driving mode corresponding thereto. In addition, the learning unit 360 may be updated by continuously inputting a learning factor provided by a plurality of control modules into the learning unit 360. The learning unit 360 may estimate a load step (overload/standard load/light load, outdoor unit control step under light load, etc.) in an appropriate driving mode using a predetermined learning algorithm.

도 4의 클라우드 서버(300)를 정리하면 다음과 같다. The cloud server 300 of FIG. 4 is summarized as follows.

통신부(380)는 다수의 공기조화기들로부터 각각의 공기조화기에 각각 설정된 목표 설정 온도에 대응하여 동작한 쾌속 운전 모드 중 목표 설정 온도에 도달하기 전 측정 시점에서 산출된 하나 이상의 파라미터를 수신한다. The communication unit 380 receives from a plurality of air conditioners one or more parameters calculated at the time of measurement before reaching the target set temperature among the quick operation modes operated in response to the target set temperature respectively set for each air conditioner.

학습부(360)는 수신한 제1공기조화기의 파라미터를 학습 인자로 입력받아 쾌속 운전 모드로 운전하는 구간 이후 제1공기조화기의 적정 운전 모드를 설정하는 운전 모드 정보를 출력한다. The learning unit 360 receives the received parameter of the first air conditioner as a learning factor and outputs driving mode information for setting an appropriate driving mode of the first air conditioner after the section in which the fast driving mode is operated.

통신부(380)는 출력된 운전 모드 정보를 해당 공기조화기(제1공기조화기)에게 전송한다. The communication unit 380 transmits the output operation mode information to a corresponding air conditioner (first air conditioner).

서버 제어부(350)는 이들 학습부(360), 통신부(380)를 제어한다.The server control unit 350 controls these learning units 360 and communication units 380.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 내적 학습기반으로 제어모듈이 동작하는 경우의 도면이다. 도 3의 구성과 함께 살펴본다. 실내기(1)의 제어모듈(100)은 쾌적 운전 모드에서 특정한 시점(측정시점)에 파라미터들을 산출한다. 파라미터 생성부(110)가 산출하는 파라미터의 예로는 실내 초기 온도, 목표 설정 온도, 분 단위(혹은 2분 단위 등) 온도 변화율, 목표설정 온도 보다 일정 크기 이상의 상태(+a)까지의 온도변화율, 또는 공간 정보(크기)가 될 수 있다. 이들 중 어느 하나 이상의 파라미터가 학습부(160)에 제공된다. 5 is a diagram illustrating a case in which a control module operates based on inner learning according to an embodiment of the present invention. It looks at together with the configuration of FIG. 3. The control module 100 of the indoor unit 1 calculates parameters at a specific time point (measurement time point) in the comfortable operation mode. Examples of parameters calculated by the parameter generator 110 include the initial indoor temperature, the target set temperature, the rate of change in temperature in minutes (or in units of 2 minutes, etc.), the rate of temperature change to a state (+a) that is more than a certain size than the target set temperature, Or it can be spatial information (size). Any one or more of these parameters are provided to the learning unit 160.

학습부(160)는 딥러닝 모듈로 구성되어 학습이 완료된 상태이다. 학습부(160)는 입력된 파라미터들에 대응하여, 쾌속 운전 모드 이후의 적정 운전 모드의 운전 모드 정보를 과부하/표준부하/소부하 중 어느 하나로 출력할 수 있다. 특히, 소부하의 경우 절전 동작을 위해 상세하게 레벨 1/레벨2/레벨 3으로 출력할 수 있다. The learning unit 160 is composed of a deep learning module and the learning is completed. The learning unit 160 may output driving mode information of an appropriate driving mode after the rapid driving mode to one of overload/standard load/small load in response to input parameters. In particular, in the case of a small load, it can be output in detail level 1/level 2/level 3 for power saving operation.

중앙제어부(150)는 산출된 운전 모드 정보에 기반하여 실외기(2)와 송풍부(15)를 제어할 수 있다. The central control unit 150 may control the outdoor unit 2 and the air blower 15 based on the calculated driving mode information.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 의한 외적 학습 기반으로 제어모듈이 종작하는 경우의 도면이다. 도 4의 구성과 함께 살펴본다. 6 is a diagram illustrating a case in which a control module terminates based on external learning according to an embodiment of the present invention. It looks at together with the configuration of FIG.

다수의 실내기들(1a, 1b)의 제어모듈(100)은 쾌적 운전 모드에서 특정한 시점(측정시점)에 파라미터들을 산출한다. 각각의 파라미터 생성부(110a, 110b)가 산출하는 파라미터의 예로는 실내 초기 온도, 목표 설정 온도, 분 단위(혹은 2분 단위 등) 온도 변화율, 목표설정 온도 보다 일정 크기 이상의 상태(+a)까지의 온도변화율, 또는 공간 정보(크기)가 될 수 있다. 이들 중 어느 하나 이상의 파라미터가 클라우드 서버(300)로 전송되고(S31a, S31b), 클라우드 서버(300)는 수신된 파라미터를 학습부(160)에 제공한다. The control module 100 of the plurality of indoor units 1a and 1b calculates parameters at a specific point in time (measurement point) in the comfortable driving mode. Examples of parameters calculated by each of the parameter generators 110a and 110b include the initial indoor temperature, the target set temperature, the rate of temperature change in minutes (or 2 minutes, etc.), up to a state (+a) that is more than a certain size than the target set temperature. It can be the rate of change in temperature or spatial information (size). One or more of these parameters are transmitted to the cloud server 300 (S31a, S31b), and the cloud server 300 provides the received parameters to the learning unit 160.

학습부(360)는 딥러닝 모듈로 구성되어 학습이 완료된 상태이다. 학습부(360)는 입력된 파라미터들에 대응하여, 쾌속 운전 모드 이후의 적정 운전 모드의 운전 모드 정보를 과부하/표준부하/소부하 중 어느 하나로 출력할 수 있다. 이는 앞서 도 5에서 살펴본 바와 같다. The learning unit 360 is composed of a deep learning module and the learning is completed. The learning unit 360 may output driving mode information of an appropriate driving mode after the rapid driving mode as one of overload/standard load/small load in response to input parameters. This is as previously described in FIG. 5.

클라우드 서버(300)는 산출된 운전 모드 정보를 해당 실내기들(1a, 1b)에게 제공한다(S32a, S32b). 이를 전달받은 각각의 실내기들에 배치된 제어모듈(100)의 중앙제어부(150)는 산출된 운전 모드 정보에 기반하여 실외기(2)와 송풍부(15)를 제어할 수 있다. The cloud server 300 provides the calculated driving mode information to the indoor units 1a and 1b (S32a and S32b). The central control unit 150 of the control module 100 disposed in each of the indoor units that has received the transmission may control the outdoor unit 2 and the blower 15 based on the calculated driving mode information.

도 5 및 도 6에서는 쾌속 운전 모드의 동작 과정에서 이후 진행될 적정 운전 모드의 부하를 정확하게 추정할 수 있도록 환경인자를 파라미터로 산출하고 이를 학습부(160, 360)에 입력하여, 운전 모드 정보를 산출한다. In FIGS. 5 and 6, an environmental factor is calculated as a parameter so that the load of an appropriate driving mode to be performed later in the operation process of the rapid driving mode is calculated as a parameter and inputted to the learning units 160 and 360 to calculate driving mode information. do.

학습부(160, 360)는 미리 학습될 수도 있다. 또는 도 5에서 학습부(160)가 해당 공간에서 쾌속/적정 운전 모드를 수행하는 과정에서 산출된 파라미터에 기반하여 학습을 수행할 수 있다. 마찬가지로 도 6의 학습부(360) 역시 다수의 공기조화기가 제공하는 파라미터들에 기반하여 학습할 수 있다. The learning units 160 and 360 may be learned in advance. Alternatively, in FIG. 5, the learning unit 160 may perform learning based on a parameter calculated in a process of performing a fast/appropriate driving mode in a corresponding space. Likewise, the learning unit 360 of FIG. 6 may also learn based on parameters provided by a plurality of air conditioners.

또는 클라우드 서버(300)가 주기적으로 학습을 진행하고, 각각의 제어모듈(100) 내에 배치된 학습부(160)를 업그레이드시키도록 프로그램 또는 파일을 전송할 수도 있다. Alternatively, a program or file may be transmitted so that the cloud server 300 periodically performs learning and upgrades the learning units 160 disposed in each control module 100.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 동작 과정을 보여주는 도면이다. 도 3 및 도 5의 과정을 플로우차트로 살펴본다. 파라미터 생성부(110)가 쾌속 운전 모드의 측정 시점에서 파라미터들을 추출한다(S41). 측정 시점이란 목표로 설정한 온도에 근접한 시점을 일 실시예로 한다. 냉방의 경우 목표 설정 온도보다 1~2도 높은 시점, 난방의 경우 목표 설정 온도보다 1~2도 낮은 시점을 일 실시예로 한다.7 is a diagram showing an operation process according to an embodiment of the present invention. The process of FIGS. 3 and 5 will be described with a flowchart. The parameter generation unit 110 extracts parameters at a measurement point in the rapid driving mode (S41). The measurement time point is a time point close to the temperature set as the target as an example. In the case of cooling, a point in time that is 1 to 2 degrees higher than the target set temperature, and in the case of heating is a point in time that is 1 to 2 degrees lower than the target set temperature.

파라미터들은 학습부(160)에 입력되고(S42), 학습부(160)에 의해 부하가 추정되며 운전 모드 정보가 산출된다(S43). 부하 추정에 의한 운전 모드 정보는 전술한 과부하/표준부하/소부하, 혹은 표준부하/소부하 와 같이 단계별로 나뉘어질 수 있다. 또한 소부하를 보다 상세하게 분류하여 레벨1/레벨2/레벨3으로 산출할 수 있다. The parameters are input to the learning unit 160 (S42), the load is estimated by the learning unit 160, and driving mode information is calculated (S43). The operation mode information based on load estimation may be divided into stages, such as the above-described overload/standard load/small load, or standard load/small load. In addition, the small load can be classified in more detail and calculated as level 1/level 2/level 3.

이후 쾌속 운전 모드에서 적정 운전 모드로 진입하면(S44), 중앙제어부(150)는 추정된 부하 및 대응하는 운전 모드 정보에 기반하여 실외기(2)를 제어한다(S45). 예를 들어, 표준 부하인 경우 중앙제어부(150)는 변동이 없이 그대로 쾌속 운전 모드의 제어를 유지한다. 소부하의 경우 중앙제어부(150)는 실외기를 약하게 동작하도록 제어할 수 있다. Thereafter, when the rapid driving mode enters the appropriate driving mode (S44), the central control unit 150 controls the outdoor unit 2 based on the estimated load and corresponding driving mode information (S45). For example, in the case of a standard load, the central control unit 150 maintains the control of the rapid driving mode as it is without fluctuation. In the case of a small load, the central control unit 150 may control the outdoor unit to operate weakly.

소부하를 보다 상세하게 분류하여 레벨1/레벨2/레벨3으로 산출된 경우 중앙제어부(150)는 레벨 1의 경우 실외기 중으로, 레벨 2의 경우 실외기 약으로, 레벨 3의 경우 실외기를 오프시키도록 제어할 수 있다. 이러한 실외기의 제어는 세부적으로 다양하게 구현될 수 있다. 예를 들어 레벨이 10단계인 경우, 실외기 제어는 90% 에서 오프 까지 10 단계(90%, 80%, ..., 10%, OFF) 중 어느 하나의 단계로 제어할 수 있다.When the small load is classified in more detail and calculated as level 1/level 2/level 3, the central control unit 150 turns off the outdoor unit in the case of level 1, the outdoor unit in the case of level 2, and the outdoor unit in the case of level 3 Can be controlled. Control of such an outdoor unit may be implemented in various ways in detail. For example, if the level is 10 steps, the outdoor unit control can be controlled in any one of 10 steps (90%, 80%, ..., 10%, OFF) from 90% to OFF.

소부하의 레벨 역시 목표 설정 온도와 현재 온도의 차이로 산출할 수도 있고, 전술한 학습부(160)에서 다양한 파라미터에 기반하여 레벨을 달리 산출할 수 있다. The level of the small load may also be calculated as a difference between the target set temperature and the current temperature, or the above-described learning unit 160 may calculate different levels based on various parameters.

도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 동작 과정을 보여주는 도면이다. 도 4 및 도 6의 과정을 플로우차트로 살펴본다. 파라미터 생성부(110)가 쾌속 운전 모드의 측정 시점에서 파라미터들을 추출한다(S51). 도 7의 S41과 동일하므로 도 7의 설명으로 대신한다. 8 is a diagram showing an operation process according to an embodiment of the present invention. The process of FIGS. 4 and 6 will be described with a flowchart. The parameter generation unit 110 extracts parameters at the measurement point of the fast driving mode (S51). Since it is the same as S41 of FIG. 7, it will be replaced with the description of FIG. 7.

파라미터들은 클라우드 서버로 전송되고(S52), 전송된 파라미터는 클라우드 서버의 학습부(360)에 입력된다(S53). 학습부(360)에 의해 부하가 추정되며 운전 모드 정보가 산출된다(S54). 부하 추정에 의한 운전 모드 정보는 전술한 과부하/표준부하/소부하, 혹은 표준부하/소부하 와 같이 단계별로 나뉘어질 수 있다. 또한 소부하를 보다 상세하게 분류하여 레벨1/레벨2/레벨3으로 산출할 수 있다. The parameters are transmitted to the cloud server (S52), and the transmitted parameters are input to the learning unit 360 of the cloud server (S53). The load is estimated by the learning unit 360 and driving mode information is calculated (S54). The operation mode information based on load estimation may be divided into stages, such as the above-described overload/standard load/small load, or standard load/small load. In addition, the small load can be classified in more detail and calculated as level 1/level 2/level 3.

산출된 운전 모드 정보는 다시 공기조화기에 전송된다(S55). 이후, 해당 공기조화기가 쾌속 운전 모드에서 적정 운전 모드로 진입하면(S56), 중앙제어부(150)는 추정된 부하 및 대응하는 운전 모드 정보에 기반하여 실외기(2)를 제어한다(S57). 앞서 도 7의 S45에서 살펴본 설명이 동일하게 적용된다. The calculated driving mode information is transmitted to the air conditioner again (S55). Thereafter, when the air conditioner enters the appropriate driving mode from the fast driving mode (S56), the central control unit 150 controls the outdoor unit 2 based on the estimated load and corresponding driving mode information (S57). The description previously described in S45 of FIG. 7 is the same.

소부하의 레벨 역시 목표 설정 온도와 현재 온도의 차이로 산출할 수도 있고, 전술한 학습부(360)에서 다양한 파라미터에 기반하여 레벨을 달리 산출할 수 있다. The level of the small load may also be calculated as a difference between the target set temperature and the current temperature, or the above-described learning unit 360 may calculate different levels based on various parameters.

도 8에서 점선 내에 포함된 단계는 클라우드 서버(300)에서 수행되는 단계이다.Steps included in the dotted line in FIG. 8 are steps performed by the cloud server 300.

도 7 및 도 8을 살펴보면, 각각의 공기조화기가 쾌속 운전 모드의 측정 시점에서 파라미터들을 산출하고 이를 입력받은 학습부(160, 360)가 학습 알고리즘에 기반하여 적정 운전 모드에서의 부하 단계를 산출한다. 그 결과 쾌속 운전 모드에서 충분히 냉방 또는 난방이 된 경우로 예측될 경우 이후의 적정 운전 모드에서 절전과 함께 쾌적감을 유지할 수 있다. Referring to FIGS. 7 and 8, each air conditioner calculates parameters at the point of measurement in the fast driving mode, and the learning units 160 and 360 receiving the calculated parameters calculate the load level in the appropriate driving mode based on the learning algorithm. . As a result, if it is predicted that sufficient cooling or heating is performed in the rapid driving mode, it is possible to maintain a sense of comfort while saving power in a subsequent appropriate driving mode.

도 7 및 도 8에서 공기조화기가 동작하는 과정을 정리하면 다음과 같다. 미리 설정된 시간 범위 이내에 또는 미리 설정된 목표 설정 온도에 도달하도록 쾌속 운전 모드로 운전하며 공기 조화기의 송풍부가 공기를 토출한다. 그리고 쾌속 운전 모드에서 목표 설정 온도에 도달하기 전 측정 시점에서 파라미터 생성부(110)가 하나 이상의 파라미터를 산출한다. The process of operating the air conditioner in FIGS. 7 and 8 is summarized as follows. It operates in the rapid operation mode so as to reach a preset target temperature within a preset time range or a preset target temperature, and the blower part of the air conditioner discharges air. In addition, the parameter generator 110 calculates one or more parameters at a measurement point before reaching the target set temperature in the rapid driving mode.

이후, 파라미터로부터 클라우드 서버가 산출한 운전 모드 정보를 통신부(180)가 수신하거나 또는 내부적으로(도 3의 학습부(160)) 운전 모드 정보를 산출하여 운전 모드 정보를 확정한다. Thereafter, the communication unit 180 receives the driving mode information calculated by the cloud server from the parameters, or internally (the learning unit 160 in FIG. 3) calculates the driving mode information to determine the driving mode information.

그리고, 목표 설정 온도에 도달하거나 또는 미리 설정된 시간 범위가 도과하는 전환 시점에서 중앙 제어부(150)가 쾌속 운전 모드를 중단하고 운전 모드 정보에 따라 송풍부와 실외기를 제어한다. 이때, 운전 모드 정보는 쾌속 운전 모드와 동일한 부하 정도로 동작하는 표준부하를 지시하거나, 또는 쾌속 운전 모드 보다 약한 부하 정도로 동작하는 소부하를 지시한다. 이는 중앙제어부(150)가 실외기의 제어를 강/중/약/오프 중 어느 하나로 선택할 수 있도록 지시한다.Then, at a switching point when the target set temperature is reached or the preset time range has passed, the central control unit 150 stops the rapid driving mode and controls the blower and the outdoor unit according to the driving mode information. At this time, the driving mode information indicates a standard load operating at the same load level as the quick driving mode, or a small load operating at a weaker load than the quick driving mode. This instructs the central control unit 150 to select one of strong/medium/weak/off control of the outdoor unit.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 의한 부하 추정에 의한 판단 기준을 보여주는 도면이다. 9 is a diagram showing a criterion for determination based on load estimation according to an embodiment of the present invention.

TP는 쾌속 운전 구간 중에서 부하를 예측하기 위해 파라미터를 산출하는 시점인 측정 시점을 지시한다. 이 시점은 냉방의 경우 목표로 설정한 온도를 기준으로 일정 크기 이상인 시점(예를 들어 1도 혹은 2도 높은 시점)이 될 수 있다. 또는 측정 시점은 쾌속 운전 구간에 진입한 후 일정 시간(5분 또는 10분)이 될 수 있다. TP indicates a measurement point at which a parameter is calculated to predict a load in the rapid driving section. In the case of cooling, this time point may be a time point above a certain size based on the temperature set as the target (for example, a time point higher than 1 degree or 2 degrees). Alternatively, the measurement time may be a certain time (5 or 10 minutes) after entering the rapid driving section.

TP 시점에서 목표 설정 온도 도달 전에 미리 적정 운전 모드에서의 부하를 예측 및 판단한다. TempWave는 온도의 변화를 보여준다. TempBox는 목표 온도에 도달한 후의 냉방에 따른 온도 변화 패턴을 보여준다. 목표 설정 온도를 기준으로 볼 때, 쾌속 운전 모드 구간에서 목표 설정 온도에 도달한 뒤 온도가 더 내려가는 부분을 보여준다. 이에, 적정 운전 모드에서는 소부하의 경우 부하 정도에 따라 적정 시점에 실외기를 제어(약냉방 또는 오프)하여 표준 부하와 같이 설정 온도 수준으로 냉방을 조절한다.At the point of TP, before reaching the target set temperature, the load in the proper operation mode is predicted and judged in advance. TempWave shows the change in temperature. TempBox shows the temperature change pattern according to cooling after reaching the target temperature. Based on the target set temperature, it shows the part where the temperature decreases further after reaching the target set temperature in the rapid driving mode section. Accordingly, in the case of an appropriate operation mode, in case of a small load, the outdoor unit is controlled (weakly cooled or turned off) at an appropriate time according to the load level, and cooling is adjusted to a set temperature level like a standard load.

도 9에서 -0.5인 레벨 1에서는 운전 모드 정보가 실외기를 중으로 지시할 수 있다. 또는 레벨 1로 지시하고 중앙제어부(150)가 그에 따라 실외기를 중으로 제어할 수 있다. 마찬가지로 -1.0인 경우 레벨 2로, -1.5에서 레벨 3으로 설정하거나 그에 대응하는 실외기 제어(약, 오프)는 앞서 살펴보았다. In level 1, which is -0.5 in FIG. 9, the driving mode information may indicate the outdoor unit as middle. Alternatively, the level 1 is indicated, and the central control unit 150 may control the outdoor unit in the middle accordingly. Likewise, for -1.0, level 2, and -1.5 to level 3, or the corresponding outdoor unit control (weak, off) were discussed above.

도 9와 같이 쾌속 운전 모드의 측정 시점에서 파라미터를 측정하여 이후 적정 운전 모드에서의 부하가 소부하로 예측된 경우 실외기의 작동을 제어하여 목표 도달 온도 이후 설정 온도 보다 온도가 낮아지는 상황을 방지하고 과냉방 상태로 접어드는 것을 방지할 수 있다. 특히, 소부하에서 보다 세분화된 레벨로 실외기를 정밀하게 제어하므로, 목표 설정 온도 도달 후 설정 온도 적정 수준으로 냉방이 가능하게 한다. As shown in Fig. 9, when a parameter is measured at the measurement point in the rapid operation mode and the load in the appropriate operation mode is predicted as a small load afterwards, the operation of the outdoor unit is controlled to prevent a situation in which the temperature is lower than the set temperature after the target reached temperature. It can prevent it from being folded into a supercooled state. In particular, since the outdoor unit is precisely controlled at a more subdivided level under a light load, it is possible to cool down to an appropriate level at the set temperature after reaching the target set temperature.

도 10은 본 발명의 일 실시예에 의한 학습부의 구성을 보여주는 도면이다. 10 is a diagram showing the configuration of a learning unit according to an embodiment of the present invention.

앞서 도 3 또는 도 4의 학습부(160, 360)의 구성을 살펴본다. Previously, the configuration of the learning units 160 and 360 of FIG. 3 or 4 will be described.

학습부(160, 360)는 N개의 파라미터를 입력 노드로 하는 입력 레이어(input)와, 운전 모드 정보를 출력 노드로 하는 출력 레이어(Output)와, 입력 레이어와 출력 레이어 사이에 배치되는 하나 이상의 M 개의 히든 레이어를 포함한다. 파라미터의 실시예로, 앞서 도 5 또는 도 6에서 살펴본 인자들이 될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. The learning units 160 and 360 include an input layer using N parameters as input nodes, an output layer using operation mode information as an output node, and at least one M disposed between the input layer and the output layer. Includes four hidden layers. As an embodiment of the parameter, it may be the factors discussed in FIG. 5 or 6 above, but is not limited thereto.

여기서 레이어들의 노드를 연결하는 에지(edge)에는 가중치가 설정되며, 이 가중치 혹은 에지의 유무는 학습 과정에서 추가되거나 제거되거나 혹은 업데이트 될 수 있다. 따라서, 학습 과정에 의해 또는 인터럽트 입력에 의해 k개의 입력 노드와 i개의 출력 노드 사이에 배치되는 노드들 및 에지들의 가중치는 업데이트될 수 있다. 출력 노드는 도 10과 같이 각 모드 별로 1/0 혹은 확률 등의 값을 출력하도록 i개가 배치될 수 있다. 또는 출력 노드는 적정 운전 모드에서 실외기의 제어에 있어 상대적으로 변화해야 하는 요소(+, -, 혹은 +10% 혹은 -20%)를 출력하는 하나의 노드가 배치될 수도 있다. Here, a weight is set on an edge connecting the nodes of the layers, and the presence or absence of this weight or edge may be added, removed, or updated during the learning process. Accordingly, the weights of nodes and edges arranged between k input nodes and i output nodes may be updated by a learning process or by an interrupt input. As shown in FIG. 10, i output nodes may be arranged to output values such as 1/0 or probability for each mode. Alternatively, the output node may have one node that outputs an element (+, -, or +10% or -20%) that needs to be changed relatively in the control of the outdoor unit in the proper operation mode.

학습부(160, 360)가 학습을 수행하기 전에는 모든 노드와 에지가 초기값으로 설정될 수 있다. 그러나, 누적하여 정보가 입력될 경우, 도 10의 노드 및 에지들의 가중치는 변경되고, 이 과정에서 쾌속 운전 모드에서 발생한 파라미터들과 적정 운전 모드에 적합한 운전 모드 정보의 매칭이 이루어질 수 있다. 특히 클라우드 서버(300)를 이용하는 경우 학습부(360)는 수많은 파라미터들을 수신할 수 있으므로 학습부(360)가 방대한 데이터에 기반하여 빠른 속도로 학습을 수행할 수 있다. Before the learning units 160 and 360 perform learning, all nodes and edges may be set as initial values. However, when information is accumulated and inputted, the weights of nodes and edges of FIG. 10 are changed, and in this process, parameters generated in the rapid driving mode and driving mode information suitable for the appropriate driving mode may be matched. In particular, when the cloud server 300 is used, since the learning unit 360 can receive a number of parameters, the learning unit 360 can perform learning at a high speed based on the vast amount of data.

인터럽트 입력이란 적정 운전 모드에 대한 운전 모드 정보를 출력한 후, 사용자에 의해 풍속이나 온도가 변경된 경우 이를 지시하는 정보를 의미한다. 따라서, 쾌속 운전 모드 구간에서 k 개의 파라미터를 입력한 후 적정 운전 모드 구간의 운전 모드 정보(표준 부하 또는 소부하의 레벨들)를 산출한 후에 인터럽트 입력이 수신되면, 이를 별도의 노드(Interrupt P)에 소정의 값을 입력하여 새로운 운전 모드 정보를 산출하거나 학습부(160, 360)를 업데이트 시킬 수 있다. Interrupt input refers to information indicating when the wind speed or temperature is changed by the user after outputting the operation mode information for the proper operation mode. Therefore, when an interrupt input is received after inputting k parameters in the rapid operation mode section and calculating the operation mode information (levels of standard load or light load) of the appropriate operation mode section, it is a separate node (Interrupt P). New driving mode information may be calculated or the learning units 160 and 360 may be updated by inputting a predetermined value to.

정리하면, 도 10의 학습부(160, 360)를 구성하는 입력 노드와 출력 노드 사이의 노드 및 에지의 가중치는 학습부(160, 360)의 학습 과정 또는 공기조화기에서 발생한 인터럽트 입력에 의해 업데이트될 수 있다. In summary, the weights of nodes and edges between the input node and the output node constituting the learning units 160 and 360 of FIG. 10 are updated by the learning process of the learning units 160 and 360 or an interrupt input generated from the air conditioner. Can be.

도 10에서 본 발명의 일 실시예를 적용하면 output1은 과부하, output2는 표준부하, output3은 소부하-레벨1, output4는 소부하-레벨2, output5는 소부하-레벨3이 될 수 있다. 그리고 이들 output들 중 표준부하 또는 소부하의 경우 실외기의 제어에 대응할 수 있다. 예를 들어 표준부하인 경우 실외기의 제어는 현재 상태의 유지가 되며, 소부하의 경우 레벨 별로 실외기의 제어가 중/약/오프 중 어느 하나에 대응할 수 있다.In FIG. 10, when an embodiment of the present invention is applied, output1 may be an overload, output2 may be a standard load, output3 may be a small load-level 1, output4 may be a small load-level 2, and output5 may be a small load-level 3. And, in the case of a standard load or a small load among these outputs, it can correspond to the control of the outdoor unit. For example, in the case of a standard load, the control of the outdoor unit is maintained in the current state, and in the case of a small load, the control of the outdoor unit may correspond to one of medium/low/off by level.

물론, 도 10에서 output은 하나의 노드이며 값으로만 출력될 수 있다. 이 경우 출력값은 {과부하 | 표준부하 | 소부하-레벨1 | 소부하-레벨2 | 소부하-레벨3}이 될 수 있으며 이들 값은 물론 변경 또는 세분화될 수 있다. Of course, in FIG. 10, output is one node and can be output only by value. In this case, the output is {overload | Standard load | Light Load-Level 1 | Light Load-Level 2 | Minor load-level3} and these values can of course be changed or subdivided.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 의한 냉방 공기를 토출하는 공기조화기의 파라미터들과 풍속 및 냉방 공기의 제공의 상호작용을 도시한 도면이다. 냉방 공기를 쾌속으로 토출하는 쾌속 운전 모드에서 학습부(160, 360)는 실내 초기 온도(TempInit)에 비례하거나, 목표 설정 온도(TempTarget)에 비례하거나, 분단위 온도 변화율(TempChangeRatebyMinute)에 반비례하거나, 목표 설정 온도와 일정 차이가 나는 시점(측정 시점)의 온도 변화율(TempChangeRatebyParameterSensing)에 반비례하거나, 또는 공간의 크기(SpaceSize)에 비례하여 실외기를 제어할 수 있다. 11 is a diagram showing an interaction between parameters of an air conditioner for discharging cooling air according to an embodiment of the present invention, and provision of wind speed and cooling air. In the rapid operation mode in which cooling air is rapidly discharged, the learning units 160 and 360 are proportional to the initial indoor temperature (TempInit), the target set temperature (TempTarget), or inversely proportional to the temperature change rate by minute (TempChangeRatebyMinute), The outdoor unit can be controlled in inverse proportion to the temperature change rate (TempChangeRatebyParameterSensing) at a point when a certain difference from the target set temperature (measurement point) or in proportion to the space size (SpaceSize).

즉, 도 11은 다수의 파라미터를 측정하고 이를 학습부(160, 360)에 입력하여 실외기를 제어하는 운전 모드 정보를 출력할 수 있다. That is, FIG. 11 may measure a plurality of parameters and input them to the learning units 160 and 360 to output driving mode information for controlling the outdoor unit.

학습부(160, 360)가 하나 이상의 히든 레이어로 구성된 경우, "비례"로 표시된 사각형 및 "반비례"로 표시된 사각형은 전술한 파라미터들이 실외기의 제어를 변화시키는 에지 및 노드를 형상화한 것이다.When the learning units 160 and 360 are configured with one or more hidden layers, a rectangle indicated by “proportion” and a rectangle indicated by “inverse proportion” represent edges and nodes for which the above-described parameters change control of the outdoor unit.

도 12 및 도 13은 본 발명의 일 실시예에 의한 스피커와 마이크에 기반하여 공간의 크기를 산출하는 도면이다. 12 and 13 are diagrams for calculating the size of a space based on a speaker and a microphone according to an embodiment of the present invention.

도 12는 실내기(1)에 스피커(191) 및 마이크(192)가 배치된 구성과, 스피커(191)에서 발생한 음원이 실내 공간내에서 전파되는 시뮬레이션을 보여준다. 스피커(191)에서 특정 음원(60)을 출력하면 62에 도시된 바와 같이 음원의 잔향이 발생하고 이 과정에서 공간 내의 벽에 의해 반사된다. 12 shows a configuration in which a speaker 191 and a microphone 192 are disposed in the indoor unit 1 and a simulation in which a sound source generated from the speaker 191 propagates in an indoor space. When a specific sound source 60 is output from the speaker 191, a reverberation of the sound source occurs as shown in 62 and is reflected by the walls in the space in this process.

마이크(192)에 유입된 음향에 대해 중앙제어부(150)는 잔향 분석에 기반하여 공간의 크기를 추정한다. 중앙제어부(150)는 반사된 음원의 크기가 크거나 또는 반사된 시간이 짧은 경우 공간의 크기가 작은 것으로 판단한다. 반대로, 반사된 음원의 크기가 작거나 또는 반사된 시간이 긴 경우 공간의 크기가 큰 것으로 판단한다. With respect to the sound introduced into the microphone 192, the central control unit 150 estimates the size of the space based on the reverberation analysis. When the size of the reflected sound source is large or the reflected time is short, the central control unit 150 determines that the size of the space is small. Conversely, if the size of the reflected sound source is small or the reflected time is long, the size of the space is determined to be large.

도 13은 본 발명의 일 실시예에 의한 잔향에 의해 발생되는 신호 특성을 보여주는 도면이다. 13 is a diagram showing signal characteristics generated by reverberation according to an embodiment of the present invention.

음원이 출력되면 직접 출력된 사운드(Direct Sound), 소리가 전파되는데 소요되는 시간(Early Reflection), 그리고 공간에서 반사되는 잔향(Reverbration)이 있으며, 이의 신호 특성으로 중앙제어부(150)가 공간의 크기를 확인할 수 있다. 이는 중앙제어부(150)가 공간 크기별 잔향의 특성에 대한 데이터를 저장하고, 이후 실제 공간에 실내기(1)가 배치되면, 스피커(191)가 음원을 출력한다. 출력한 후 측정한 잔향의 특성이 앞서 저장했던 잔향의 특성에 대한 데이터와 유사한지를 확인하여 가장 유사한 데이터가 지시하는 공간의 크기값으로 실제 공간의 크기를 추정한다. When a sound source is output, there are direct sound, time required to propagate the sound (early reflection), and reverberation reflected from the space, and the signal characteristic of the central control unit 150 is the size of the space. You can check. This means that the central control unit 150 stores data on the characteristics of reverberation for each space size, and then, when the indoor unit 1 is disposed in an actual space, the speaker 191 outputs a sound source. After printing, it checks whether the measured reverberation characteristics are similar to the previously stored data on the reverberation characteristics, and estimates the actual space size using the space size value indicated by the most similar data.

정리하면, 스피커(191)가 구별 가능한 제1음원을 출력하고 마이크(192)가 출력된 제1음원이 공간 내에서 반사되어 유입된 제2음원을 입력받는다. 제2음원은 제1음원의 잔향이다. 중앙제어부(150)는 마이크가 입력받은 제2음원의 신호 특성으로 공간의 크기를 산출할 수 있다. 신호 특성이란, 중앙제어부(150)에 공간 크기 별로 저장된 잔향의 신호 특성을 일 실시예로 한다. In summary, the speaker 191 outputs a distinguishable first sound source, and the first sound source from which the microphone 192 is output is reflected in the space and receives the incoming second sound source. The second sound source is the reverberation of the first sound source. The central control unit 150 may calculate the size of the space based on the signal characteristics of the second sound source received by the microphone. The signal characteristic refers to the signal characteristic of the reverberation stored in the central control unit 150 for each space size as an embodiment.

물론 이외에도 공간의 크기를 추정하는 방법은 다양하다. 카메라(193)를 통해 실내기(1)가 배치된 공간의 윗부분에서 벽의 거리를 산출하여 공간의 크기를 추정할 수 있다. Of course, there are various other ways to estimate the size of the space. The size of the space may be estimated by calculating the distance of the wall from the upper part of the space where the indoor unit 1 is disposed through the camera 193.

또는, 실내기(1)가 배치된 위치의 GPS 정보를 통해 실내기(1)가 배치된 공간의 도면 정보를 확보하여, 실내기(1)가 배치된 공간의 크기를 추정할 수 있다. Alternatively, the size of the space in which the indoor unit 1 is disposed may be estimated by obtaining drawing information of the space in which the indoor unit 1 is disposed through GPS information on the location where the indoor unit 1 is disposed.

정리하면 다음과 같다. 쾌속 운전 모드 중 냉방 혹은 난방 부하를 예측하여 적정 운전 모드에서 에어컨이 절전 운전할 수 있도록 실외기를 제어한다. In summary, it is as follows. The outdoor unit is controlled so that the air conditioner can power-saving operation in the proper operation mode by predicting the cooling or heating load during the rapid operation mode.

냉방 공간에 대한 환경 인자를 파라미터로 산출하고 이를 일정 기간동안 학습을 수행하여 목표 설정 온도에 도달하기 전에 실내의 냉방(혹은 난방) 부하를 예측한다. 그리고 소부하로 예측된 경우 실외기의 제어에 직접 대응하는 부하 레벨(일 실시예로 레벨 1~3)을 단계적으로 추정하여 부하에 따라 실외기를 제어(강/약/off)하여 절전 가능하도록 한다. 그리고 목표 온도 도달 후 적정 운전 모드에서 전술한 예측된 부하에 기반하여 실외기를 제어하여 설정 온도를 적정 수준으로 유지한다.An environmental factor for a cooling space is calculated as a parameter, and it is learned for a certain period of time to predict the indoor cooling (or heating) load before reaching the target set temperature. In addition, when a small load is predicted, a load level (levels 1 to 3 in an embodiment) that directly corresponds to the control of the outdoor unit is estimated in stages, and the outdoor unit is controlled (strong/weak/off) according to the load to enable power saving. After reaching the target temperature, the outdoor unit is controlled based on the above-described predicted load in the appropriate operation mode to maintain the set temperature at an appropriate level.

학습에 필요한 환경인자는 실내 초기 온도, 목표 설정온도, 분 단위에 대한 온도 변화율, 공간 크기 정보 등이 적용되지만 본 발명이 이에 한정되지는 않는다. The environmental factors required for learning include the initial indoor temperature, the target set temperature, the temperature change rate per minute, and space size information, but the present invention is not limited thereto.

공간 크기 정보는, 음향(잔향) 기반 공간 추정 알고리즘을 적용하거나, 3차원 카메라(뎁스 카메라)를 통해 공간의 벽의 거리를 측정하거나 도면 정보(빅데이터)를 통하여 추정할 수 있다. The spatial size information may be estimated by applying an acoustic (reverb)-based spatial estimation algorithm, measuring a distance of a wall of a space through a 3D camera (depth camera) or drawing information (big data).

또한, 공기조화기에서 적정 운전 모드에서의 동작을 추정한 경우라 하여도 사용자가 온도를 재설정하거나 풍량을 조절하는 등 현재 작동 중인 상태를 변화시키는 인터럽트 입력(제어 신호)이 발생할 수 있다. 즉, 인터페이스부(140)가 목표 설정 온도나 풍량 등을 변화시키는 제어 신호를 수신하면, 중앙 제어부는 앞서 산출된 운전 모드 정보를 변경시킬 수 있다. In addition, even when the air conditioner estimates the operation in the proper operation mode, an interrupt input (control signal) for changing the current operating state, such as resetting the temperature or adjusting the air volume, may be generated. That is, when the interface unit 140 receives a control signal for changing a target set temperature or air volume, the central control unit may change the previously calculated driving mode information.

냉방의 실시예에서, 적정 운전 모드에서의 부하에 대해 예측한 결과, 소부하-레벨2로 운전 모드가 결정되었는데, 사용자에 의해 온도를 더 낮추거나 풍량을 증가시키는 제어 신호가 입력되면, 중앙제어부는 운전 모드 정보를 변경한다. 예를 들어 소부하-레벨1로 변경하거나 표준 부하로 변경할 수 있다. 만약 사용자가 목표 설정 온도를 크게 변화시킬 경우(예를 들어 3도를 낮추는 경우) 소부하-레벨 1에서 표준 부하로 운전 모드 정보를 변경할 수 있다. In the cooling embodiment, as a result of predicting the load in the proper operation mode, the operation mode was determined as a small load-level 2, and when a control signal for lowering the temperature or increasing the air volume is input by the user, the central control unit Changes the driving mode information. For example, it can be changed to light load-level 1 or to standard load. If the user changes the target set temperature significantly (for example, lowering 3 degrees), the operation mode information can be changed from the light load-level 1 to the standard load.

본 발명의 실시예를 적용할 경우, 효율적인 에어컨의 냉방 혹은 난방 제어를 위해 학습에 기반하여 부하를 추정하는 방법 및 이를 적용한 장치를 제공할 수 있다. 특히, 본 발명의 실시예들은 에어컨 가동 후 목표 설정 온도 도달하기 전의 측정 시점(목표온도와의 차이가 크지않은 특정 시점)에 대한 환경 인자 및 냉방(혹은 난방)에 따른 온도 패턴의 상관 관계를 학습하여 목표 설정 온도 도달 이후 적정 운전 모드를 수행함에 있어서 효율적인 냉방(또는 난방) 운전이 가능하도록 실외기를 제어하는 부하를 단계별로 추정한다. When the embodiment of the present invention is applied, a method of estimating a load based on learning for efficient cooling or heating control of an air conditioner and an apparatus to which the same can be provided. In particular, embodiments of the present invention learn the correlation between environmental factors and temperature patterns according to cooling (or heating) with respect to a measurement point (a specific point in time where the difference from the target temperature is not large) after the air conditioner is operated and before reaching the target set temperature. Thus, in performing the appropriate operation mode after reaching the target set temperature, the load controlling the outdoor unit is estimated step by step to enable efficient cooling (or heating) operation.

따라서, 동일한 목표 설정 온도가 설정된 경우라 하여도 목표 설정 온도에 도달하기까지의 다양한 환경 인자들은 목표 설정 온도 도달 후의 에어컨의 동작을 상이하게 제어하는 요소가 된다. Accordingly, even when the same target set temperature is set, various environmental factors until reaching the target set temperature become factors that control the operation of the air conditioner differently after reaching the target set temperature.

본 발명의 실시예들을 적용할 경우, 공기조화기는 쾌속 운전 모드의 동작 과정에서 산출된 파라미터를 학습 인자로 하여 그에 대응하는 적정 운전 모드에서의 운전 모드 정보를 산출할 수 있다. When the embodiments of the present invention are applied, the air conditioner may calculate driving mode information in an appropriate driving mode corresponding to the parameter calculated during the operation of the rapid driving mode as a learning factor.

본 발명의 일 실시예들을 적용할 경우, 공기조화기가 일정한 목표 도달 온도에 도달하도록 동작한 후, 보다 작은 단위시간당 소비 전력량에 기반하여 목표 도달 온도를 일정 범위 내에 유지할 수 있다. In the case of applying the exemplary embodiments of the present invention, after the air conditioner operates to reach a certain target temperature, the target temperature may be maintained within a certain range based on a smaller amount of power consumption per unit time.

본 발명의 실시예에서 쾌속 운전 모드의 단위시간당 소비전력량 보다 적정 운전 모드의 단위시간당 소비전력량이 작도록 구성될 수 있다. 이는 쾌속 운전 모드는 초기에 빠른 냉방/난방을 위해 전력을 최대한 이용하는 구간이며 시간이 짧다. 한편, 적정 운전 모드는 쾌속 운전 모드에서 제공된 냉방/난방의 수준을 유지하는 것이며 시간이 길다. In an embodiment of the present invention, the power consumption per unit time in the proper operation mode may be smaller than the power consumption per unit time in the rapid operation mode. This is a section in which the rapid operation mode uses the most power for quick cooling/heating initially, and the time is short. On the other hand, the proper operation mode is to maintain the level of cooling/heating provided in the rapid operation mode, and the time is long.

따라서, 쾌속 운전 모드의 단위 시간당 소비 전력량은 적정 운전 모드의 단위 시간당 소비 전력량 보다 크다. 물론, 쾌속 운전 모드의 시간적 크기 역시 적정 운전 모드의 시간적 크기보다 작다. 예를 들어 쾌속 운전 모드는 최대 10분을 넘지 않도록 설정될 수 있으나, 적정 운전 모드은 이보다 길게 3시간 혹은 5시간동안 유지될 수 있다. Accordingly, the amount of power consumption per unit time in the rapid driving mode is greater than the amount of power consumption per unit time in the appropriate driving mode. Of course, the temporal size of the rapid driving mode is also smaller than that of the proper driving mode. For example, the rapid driving mode may be set to not exceed a maximum of 10 minutes, but the proper driving mode may be maintained for 3 hours or 5 hours longer than this.

본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 목적 범위 내에서 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 반도체 기록소자를 포함하는 저장매체를 포함한다. 또한 본 발명의 실시예를 구현하는 컴퓨터 프로그램은 외부의 장치를 통하여 실시간으로 전송되는 프로그램 모듈을 포함한다. Even if all the constituent elements constituting the embodiments of the present invention are described as being combined or combined into one operation, the present invention is not necessarily limited to these embodiments, and all constituent elements within the scope of the present invention are one or more. It can also be selectively combined and operated. In addition, although all of the components may be implemented as one independent hardware, a program module that performs some or all functions combined in one or more hardware by selectively combining some or all of the components. It may be implemented as a computer program having Codes and code segments constituting the computer program may be easily inferred by those skilled in the art of the present invention. Such a computer program is stored in a computer-readable storage medium, and is read and executed by a computer, thereby implementing an embodiment of the present invention. The storage medium of the computer program includes a magnetic recording medium, an optical recording medium, and a storage medium including a semiconductor recording element. In addition, the computer program implementing the embodiment of the present invention includes a program module that is transmitted in real time through an external device.

이상에서는 본 발명의 실시예를 중심으로 설명하였지만, 통상의 기술자의 수준에서 다양한 변경이나 변형을 가할 수 있다. 따라서, 이러한 변경과 변형이 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 한 본 발명의 범주 내에 포함되는 것으로 이해할 수 있을 것이다.In the above, the embodiments of the present invention have been mainly described, but various changes or modifications may be made at the level of those of ordinary skill in the art. Accordingly, it will be understood that such changes and modifications are included within the scope of the present invention as long as they do not depart from the scope of the present invention.

1: 실내기 2: 실외기
15: 송풍부 100: 제어모듈
110: 파라미터생성부 150: 중앙제어부
160, 360: 학습부 300: 클라우드 서버1: indoor unit 2: outdoor unit
15: blower 100: control module
110: parameter generation unit 150: central control unit
160, 360: Learning Department 300: Cloud Server

Claims

Outdoor unit;
A blower for discharging the air provided from the outdoor unit;
A parameter generator configured to calculate a parameter including at least one environmental factor at a measurement time point before reaching the target set temperature in the rapid driving mode set to reach a target set temperature;
A communication unit for transmitting and receiving data to and from the cloud server; And
The cloud server or the learning unit internally predicts and calculates the load of cooling or heating from the parameters, determines operation mode information according to the calculated load, and controls the air blower and the outdoor unit with the determined operation mode information It includes a central control unit,
The driving mode information is a result of predicting that the indoor temperature will reach the target set temperature by the operation of the rapid driving mode using the parameter at the time of measurement,
The driving mode information indicates a standard load operating at the same load level as the rapid driving mode, or a small load operating at a weaker load than the rapid driving mode,
The central control unit stops the rapid driving mode at a switching point when the target set temperature is reached or a preset time range exceeds, and enters an appropriate driving mode to prevent overpower consumption. Controlled, air conditioner.

The method of claim 1,
The communication unit transmits the parameter to the cloud server and receives the driving mode information from the cloud server.

The method of claim 1,
The air conditioner further includes a learning unit that receives the parameter as a learning factor and outputs the driving mode information,
The learning unit
An input layer using the parameter as an input node;
An output layer using the driving mode information as an output node; And
Including one or more hidden layers disposed between the input layer and the output layer,
The weights of nodes and edges between the input node and the output node are updated by a learning process of the learning unit.

The method of claim 1,
When the operation mode of the appropriate operation mode is light load
According to the three-step section including the difference between the temperature at the measurement point and the target set temperature, the central control unit sets the control of the outdoor unit to one of middle, weak, or off at the switching point. group.

The method of claim 1,
The parameter includes at least one of an initial indoor temperature at the start of a section driving in the rapid driving mode, the target set temperature, a temperature change rate of the section, and a size of a space in which the air conditioner is disposed. group.

The method of claim 1,
A speaker outputting a distinguishable first sound source; And
The output first sound source is reflected in the space in which the air conditioner is arranged, further comprising a microphone for receiving an input second sound source,
The central control unit calculates the size of the space based on the signal characteristics of the second sound source received by the microphone.

The method of claim 1,
The air conditioner, wherein the absolute value of the temperature change rate per hour in the rapid operation mode is greater than the absolute value of the temperature change rate per hour in the appropriate operation mode.

The method of claim 1,
The central control unit controls the operation of the appropriate driving mode to maintain the temperature of the indoor space within a predetermined range based on a temperature at which the rapid driving mode ends or a target set temperature during a period after the switching point. .

Receives a parameter including one or more environmental factors calculated at the measurement point before reaching the target set temperature in the rapid operation mode operated in response to the target set temperature set for each air conditioner from a plurality of air conditioners And a communication unit for transmitting driving mode information for setting an appropriate driving mode to the plurality of air conditioners in response thereto;
The first air conditioner among the plurality of air conditioners is inputted as a learning factor to predict and calculate a load of cooling or heating, and according to the calculated load, the first air conditioner is operated in the fast driving mode. A learning unit that outputs driving mode information for setting an appropriate driving mode of the air conditioner; And
And a server control unit for controlling the learning unit and the communication unit,
The driving mode information is a result of predicting that the temperature of the room in which the first air conditioner is disposed will reach the target set temperature by the operation of the rapid driving mode by using the parameter at the time of measurement to prevent overpower consumption. And
The first air conditioner is a cloud server that enters the appropriate operation mode after stopping the rapid operation mode at a switching point at which the target set temperature is reached or a preset time range passes.

The method of claim 9,
The parameter is a cloud server including any one or more of an initial indoor temperature at the start of a section driving in the rapid driving mode, the target set temperature, a temperature change rate of the section, and a size of a space in which the air conditioner is disposed .

The method of claim 9,
The learning unit
An input layer using the parameter as an input node;
An output layer using the driving mode information as an output node; And
Including one or more hidden layers disposed between the input layer and the output layer,
The weights of nodes and edges between the input node and the output node are updated by a learning process of the learning unit.

The method of claim 11,
The output layer indicates any one of an overload, a standard load, and a small load corresponding to the load of the space where the air conditioner is installed,
When the driving mode information of the appropriate driving mode is light load, the driving mode information includes information indicating the control of the outdoor unit according to the three-step section including the difference between the temperature at the point of measurement and the target set temperature. Being a cloud server.

Driving in a fast operation mode so as to reach a preset target temperature within a preset time range, and discharging air by a blower of the air conditioner;
Calculating, by a parameter generator, a parameter including at least one environmental factor at a measurement time point before reaching the target set temperature in the rapid driving mode;
From the parameter, the learning unit of the cloud server receives the operation mode information determined according to the load calculated by predicting the load of cooling or heating, or internally, the learning unit predicts and calculates the load of cooling or heating, and the calculated load Determining driving mode information accordingly to determine driving mode information; And
At a switching point when the target set temperature is reached or a preset time range is exceeded, the central control unit stops the rapid driving mode and enters an appropriate driving mode to prevent overpower consumption. Including the step of controlling the outdoor unit,
The driving mode information is a result of predicting that the indoor temperature will reach the target set temperature by the operation of the rapid driving mode using the parameter at the time of measurement.
The driving mode information indicates a standard load operating at the same load level as the rapid driving mode, or indicating a small load operating at a weaker load level than the quick driving mode.

The method of claim 13,
The step of determining the driving mode information
The method of driving an air conditioner further comprising the step of transmitting, by a communication unit of the air conditioner, the parameter to the cloud server and receiving the operation mode information from the cloud server.

The method of claim 13,
The air conditioner further includes a learning unit that receives the parameter as a learning factor and outputs the driving mode information,
The learning unit
An input layer using the parameter as an input node;
An output layer using the driving mode information as an output node; And
Including one or more hidden layers disposed between the input layer and the output layer,
The weights of nodes and edges between the input node and the output node are updated by a learning process of the learning unit.

The method of claim 13,
When the operation mode of the appropriate operation mode is light load
In the controlling step, the central control unit controls the outdoor unit at the switching point in one of, about, or off according to the three-step section including the difference between the temperature at the measurement point and the target set temperature. The method of driving the air conditioner further comprising the step of setting.

The method of claim 13,
The parameter includes at least one of an initial indoor temperature at the start of a section driving in the rapid driving mode, the target set temperature, a temperature change rate of the section, and a size of a space in which the air conditioner is disposed. How giga drives.

The method of claim 13,
A speaker outputting a distinguishable first sound source; And
The output first sound source is reflected in the space in which the air conditioner is arranged, further comprising a microphone for receiving an input second sound source,
The step of calculating the parameter
The method further comprising calculating, by the central control unit, the size of the space based on the signal characteristics of the second sound source received by the microphone.

The method of claim 13,
The method of driving an air conditioner, wherein the absolute value of the temperature change rate per hour in the rapid driving mode is greater than the absolute value of the temperature change rate per hour in the appropriate driving mode.

The method of claim 13,
The controlling step
And controlling the operation of the appropriate driving mode so that the central control unit maintains the temperature of the indoor space within a predetermined range based on the temperature at which the rapid driving mode ends during the period after the switching point. How to drive.