KR102291325B1 - Open adr 표준에 기반한 adr 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템에 관한 것으로서, 건물에 설치되어 건물 에너지를 관리하는 BAS/BEMS; 상기 BAS/BEMS에 연동되어 건물내 복수개의 관제점에 대한 데이터를 수집하여 관제정보를 생성하는 빌딩메니져부; 상기 빌딩메니져부에 연결되어 상기 관제정보를 전달받고, 상기 관제정보를 기초로 건물 운영 방안을 관리하며, 상기 관제정보를 기초로 건물 에너지 부하 시뮬레이션을 실시함으로써 건물 에너지의 부하를 분석하며, 분석 결과에 기초하여 건물 에너지 감축 시나리오를 생성하는 클라우드부; 및 태양광 발전 타입으로 마련되어 상기 빌딩메니져부 또는 상기 관제점에 전력을 공급하는 ESS(Energy Storage System)모듈을 포함하고, 상기 BAS/BEMS는, 상기 관제점에 설치되어 상기 관제점에 대한 전력을 측정하여 상기 데이터를 생성하는 계측모듈과, 상기 계측모듈로부터 상기 데이터를 전달받는 데이터수집부를 포함하고, 상기 계측모듈은, 분전반 또는 배전반에서 각각의 차단기 별로 분기되는 전력을 각각의 상 단위로 계측하는 전력측정모듈이 설치되는 T자형의 상부와, 상기 상부에 조립되고 부스바(Bus Bar)를 구비하는 부스바 조립체와, 상기 부스바 조립체의 하부에 조립되는 하부를 포함하고, 상기 클라우드부는, 상기 계측모듈로부터 상기 데이터를 전달받아 딥러닝(Deep Learning)에 기반한 학습을 실시함으로써 각각의 관제점에 대응되는 계측 알고리즘을 생성하고, 상기 계측모듈은, 상기 계측 알고리즘을 전달받아 상기 계측 알고리즘에 따라 상기 관제점에서의 계측을 실시하고, 상기 ESS모듈은, 태양광에 의해 전기에너지를 생산하는 태양광모듈과, 상기 태양광모듈에 의해 생산된 전기에너지를 축전하는 축전모듈과, 상기 태양광모듈과 상기 축전모듈을 제어하는 제어모듈을 포함하고, 상기 제어모듈은, 상기 태양광모듈에서 생산되는 전기에너지의 생산량을 모니터링하고, 전기에너지의 생산량이 기설정된 수준 이상으로 판단되는 경우에는 상기 태양광모듈의 전기적 연결을 병렬연결로 유지하여 정격전압을 유지시키고, 전기에너지의 생산량이 기설정된 수준 미만으로 판단되는 경우에는 태양광모듈의 전기적 연결을 직렬연결로 변경하여 정격전압을 유지시키는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, BAS/BEMS과 연동되어 건물 에너지의 부하를 분석하며, 분석 결과에 기초하여 건물 에너지 감축 시나리오를 생성함으로써 효과적으로 건물 에너지를 운영, 관리, 예측할 수 있는 시스템이 제공된다.

Description

OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템{AUTOMATED DEMAND RESPONSE SYSTEM BASED ON OPEN AUTOMATED DEMAND RESPONSE STANDARD}
본 발명은 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템에 관한 것이다.
일반 사무용 빌딩의 경우 설비나 전력 부하의 특성상 자원이 소규모인데, 이와 같은 소형 건물의 경우, 분산 자원화의 실시를 위해 요구되는 시스템의 구성 비용과 전력 감축에 따른 인센티브 비용을 비교할 때 경제성 확보가 어려운 문제가 있어, DR 관리 시스템의 도입 동기가 위축되고 있는 상황이다.
중대형 빌딩의 경우, 건물의 에너지 관리를 위한 BEMS 시스템을 구축하고 있으나, 국내 BAS/BEMS 솔루션 보다도, 지멘스, 하니웰, 슈나이더 등의 글로벌 선진 기업들의 솔루션 보급률이 높은 관계로, 이들 이기종의 시스템들을 연동하기 위한 범용화된 표준 DR 인터페이스 및 운영 솔루션이 필요한 상황이다.
한편 기존 건물에 설치된 Open ADR 기반의 관리 시스템의 경우, 기존에 운영되던 BAS/BEMS의 자원 추출을 위하여 일부 물리적 관제점을 수동으로 추출하고 이를 DR 관리 시스템에서 관리하는 방식으로 운용되고 있는데, 이는 시스템 구성에 따르는 엔지니어링 비용과 인터페이스 비용이 과다하게 발생되는 문제점이 있다.
상술한 배경 하에서, 본 발명자는 새로운 건물 뿐만 아니라, 기존 건물에 설치된 BAS/BEMS과 연동되어 건물 에너지의 부하를 분석하며, 분석 결과에 기초하여 건물 에너지 감축 시나리오를 생성함으로써 효과적으로 건물 에너지를 운영, 관리, 예측할 수 있는 솔루션을 개발하고, 그 효과를 확인하여 본 발명을 완성하였다.
본 발명의 목적은 새로운 건물 뿐만 아니라, 기존 건물에 설치된 BAS/BEMS과 연동되어 건물 에너지의 부하를 분석하며, 분석 결과에 기초하여 건물 에너지 감축 시나리오를 생성함으로써 효과적으로 건물 에너지를 운영, 관리, 예측할 수 있는 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템을 제공함에 있다.
상기 목적은, 본 발명에 따라, 건물에 설치되어 건물 에너지를 관리하는 BAS/BEMS; 상기 BAS/BEMS에 연동되어 건물내 복수개의 관제점에 대한 데이터를 수집하여 관제정보를 생성하는 빌딩메니져부; 상기 빌딩메니져부에 연결되어 상기 관제정보를 전달받고, 상기 관제정보를 기초로 건물 운영 방안을 관리하며, 상기 관제정보를 기초로 건물 에너지 부하 시뮬레이션을 실시함으로써 건물 에너지의 부하를 분석하며, 분석 결과에 기초하여 건물 에너지 감축 시나리오를 생성하는 클라우드부; 및 태양광 발전 타입으로 마련되어 상기 빌딩메니져부 또는 상기 관제점에 전력을 공급하는 ESS(Energy Storage System)모듈을 포함하고, 상기 BAS/BEMS는, 상기 관제점에 설치되어 상기 관제점에 대한 전력을 측정하여 상기 데이터를 생성하는 계측모듈과, 상기 계측모듈로부터 상기 데이터를 전달받는 데이터수집부를 포함하고, 상기 계측모듈은, 분전반 또는 배전반에서 각각의 차단기 별로 분기되는 전력을 각각의 상 단위로 계측하는 전력측정모듈이 설치되는 T자형의 상부와, 상기 상부에 조립되고 부스바(Bus Bar)를 구비하는 부스바 조립체와, 상기 부스바 조립체의 하부에 조립되는 하부를 포함하고, 상기 클라우드부는, 상기 계측모듈로부터 상기 데이터를 전달받아 딥러닝(Deep Learning)에 기반한 학습을 실시함으로써 각각의 관제점에 대응되는 계측 알고리즘을 생성하고, 상기 계측모듈은, 상기 계측 알고리즘을 전달받아 상기 계측 알고리즘에 따라 상기 관제점에서의 계측을 실시하고, 상기 ESS모듈은, 태양광에 의해 전기에너지를 생산하는 태양광모듈과, 상기 태양광모듈에 의해 생산된 전기에너지를 축전하는 축전모듈과, 상기 태양광모듈과 상기 축전모듈을 제어하는 제어모듈을 포함하고, 상기 제어모듈은, 상기 태양광모듈에서 생산되는 전기에너지의 생산량을 모니터링하고, 전기에너지의 생산량이 기설정된 수준 이상으로 판단되는 경우에는 상기 태양광모듈의 전기적 연결을 병렬연결로 유지하여 정격전압을 유지시키고, 전기에너지의 생산량이 기설정된 수준 미만으로 판단되는 경우에는 태양광모듈의 전기적 연결을 직렬연결로 변경하여 정격전압을 유지시키는 것을 특징으로 하는 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템에 의해 달성된다.
또한, 상기 클라우드부는, 딥러닝(Deep Learning)에 기반하여 상기 건물 에너지 부하 시뮬레이션을 실시할 수 있다.
또한, 상기 빌딩메니져부는, BACnet, LonWorks, KNX, Modbus 중 어느 하나 이상의 통신 프로토콜로 상기 BAS/BEMS에 연동될 수 있다.
또한, 상기 클라우드부는, 상기 관제점의 용도 또는 상기 관제점이 설치된 구역에 따른 패턴을 분석할 수 있다.
또한, 본 발명은, 상기 클라우드부의 건물 운영 방안 관리에 따라 상기 관제점을 제어하는 컨트롤러부를 더 포함할 수 있다.
본 발명에 따르면, BAS/BEMS과 연동되어 건물 에너지의 부하를 분석하며, 분석 결과에 기초하여 건물 에너지 감축 시나리오를 생성함으로써 효과적으로 건물 에너지를 운영, 관리, 예측할 수 있는 시스템이 제공된다.
또한 본 발명에 따르면, 표준 프로토콜을 이용하여 기존의 BAS/BEMS와 연동기능하여, 기존 시스템들과 네트워크를 통한 건물의 상태 감시 및 제어가 용이해지는 효과가 있고, 기존 BAS 관리 시스템의 변경 없이 직접적인 운영 및 제어가 가능하다는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템을 전체적으로 도시한 것이고,
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템의 BAS/BEMS의 세부구성을 도시한 것이고,
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템의 클라우드부에서 건물 에너지 사용 패턴을 예측한 결과 화면을 도시한 것이고,
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템의 구성간 상호 인증 과정을 도시한 것이고,
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템에서 센서모듈의 구조를 상세히 도시한 것이다.
이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야한다.
그리고 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 실시 예의 구성요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, 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 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다.
이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일실시예에 따른 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템에 대해서 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템을 전체적으로 도시한 것이고, 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템의 BAS/BEMS의 세부구성을 도시한 것이고, 도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템의 클라우드부에서 건물 에너지 사용 패턴을 예측한 결과 화면을 도시한 것이고, 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템의 구성간 상호 인증 과정을 도시한 것이고, 도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템에서 센서모듈의 구조를 상세히 도시한 것이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템(100)은 빌딩메니져부(110)와 클라우드부(120)와 컨트롤러부(130)를 포함한다.
빌딩메니져부(110)는 건물에 설치된 BAS/BEMS(10)에 연동되어 건물내 복수개의 관제점에 대한 데이터를 수집하여 관제정보를 생성하는 것으로서, 관제정보를 후술하는 클라우드부(120)로 전달하도록 클라우드부(120)에 네트워크로 연결된다.
이러한 빌딩메니져부(110)는 KPX(전력거래소)와 같은 외부 시스템에 Open ADR 2.0b 등과 같은 표준으로 연결될 수 있다. 이러한 경우, 빌딩메니져부(110) VEN(Virtual End Node)으로 정의 될 수 있고, 외부 시스템은 VTN(Virtual Top Node)으로 정의될 수 있다.
한편, 빌딩메니져부(110)는 외부 시스템에 대해서는 VEN(Virtual End Node)으로 정의되지만, 후술하는 컨트롤러부(130)와의 관계에서는 VTN(Virtual Top Node)로 동작함으로써 서버와 클라이언트의 역할을 유동적으로 수행할 수 있다.
BAS/BEMS(10)는 건물에 설치된 에너지 관리 모듈로, 빌딩메니져부(110)에 BACnet, LonWorks, KNX, Modbus 중 어느 하나 이상의 통신 프로토콜로 연결될 수 있다.
이러한 BAS/BEMS(10)는 도 2에 도시된 바와 같이, 보다 상세하게, 데이터수집부(11)와, 표준화부(12)와, 연산서버부(13)와, 관리단말부(14)와 계측모듈(15)을 포함할 수 있다.
데이터수집부(11)는 건물에 설치된 관제점(P)으로부터 데이터를 전달받는 것으로서, 후술하는 표준화부(12)에 전기적으로 연결된다. 이러한 데이터수집부(11)는 복수개로 마련되어 복수의 관제점(P)에 각각 설치될 수 있다. 한편, 데이터수집부(11)는 복수개의 관제점(P)에 병렬적으로 연결되어 복수개의 데이터를 한번에 전달받을 수도 있다.
각 관제점(P)에서의 사용되는 데이터의 송수신 표준 프로토콜은 설비의 종류 마다 상이하며, 설비의 제조사 마다 상이할 수 있다. 예를들면, 냉방기, 난방기, 공조기 등의 산업설비의 경우 BacNET, OPC, Modbus 등과 같은 프로토콜이 사용될 수 있다.
한편, 어느 관제점(P)의 경우에는 표준 프로토콜이 아닌 제조사 자체의 비표준 프로토콜이 사용될 수도 있다.
이러한 각기 다른 각 관제점(P)에서의 복수개의 데이터는 각각의 데이터수집부(11)에 의해 수집된 이후, 후술하는 표준화부(12)로 전달된다.
표준화부(12)는 데이터수집부(11)로부터 전달되는 복수개의 데이터의 프로토콜을 표준화시키는 것으로서, 상술한 데이터수집부(11)와 후술하는 연산서버부(13)에 전기적으로 연결된다.
상술한 복수개의 데이터수집부(11)에서는 복수개의 관제점(P)으로부터 서로 다른 형식의 데이커터가 수집되는데, 이러한 데이터들은 서로 다른 프로토콜에 대응되도록 마련되는 바, 건물 내 모든 관제점(P)을 통합적으로 관리하기 위해서는 이러한 각 관제점(P)에서의 데이터들을 산업표준 프로토콜에 대응되도록 표준화시키는 것이 필요하다.
표준화부(12)는 표준 또는 비표준을 포함하는 다양한 데이터를 포트 단위로 등록하는 과정을 통해 표준화시킨다. 상기와 같은 과정을 통해 데이터가 표준화되면, 이러한 데이터는 후술하는 연산서버부(13)로 전달된다.
연산서버부(13)는 표준화부(12)로부터 표준화된 데이터를 전달받아 저장하고, 저장된 표준화된 데이터에 기초하여 관제점(P)에 대한 정보인 관제정보를 생성하는 것으로서, 상술한 표준화부(12)와 후술하는 관리단말부(14)에 전기적으로 연결된다.
상술한 표준화부(12)에서 전달되는 표준화된 데이터는 연산서버부(13)에서 실시간으로 모니터링 가능한 형태로 처리되며, 연산서버부(13)는 표준화부(12)에서 제공되는 포트 상태를 관리함으로써 관제점(P)에 대한 이벤트 및 알람을 관리하며, 이를 데이터베이스 형태로 변환시킨 정보인 관제정보를 저장, 관리한다.
한편, 데이터수집부(11)와 표준화부(12)와 연산서버부(13) 간의 통신이 무선으로 실시되는 경우, 무선 주파수를 이용하는 특성상 도청, 위치추적, 재전송공격, 스푸핑 공격 등이 시도될 수 있는 문제가 있다. 따라서, 데이터수집부(11)와 표준화부(12)와 연산서버부(13) 간의 통신에는 상호인증 및 해시기반의 암호화 기법이 적용되는 것이 필요하다. 해시기반의 암호화 기법은 해시 함수의 일방향성 특징을 이용하여 정보를 보호하는 기법이다.
데이터수집부(11)와 표준화부(12)와 연산서버부(13) 간의 상호인증 프로토콜은 다음과 같은 과정으로 실시된다. 도 4에 도시된 바와 같이, 데이터수집부(11)가 전송한 H(IDt∥Rr)
Figure 112019081946899-pat00001
Rr과 연산서버부(13)에서 생성한 H(IDdb∥Rr)
Figure 112019081946899-pat00002
Rr를 비교하여 같으면 테이터수집부의 데이터를 인증한다. 데이터수집부(11)의 데이터 인증 후 연산서버는 IDdb, H(IDdb
Figure 112019081946899-pat00003
Rdb)를 표준화부(12)에게 전송하고 표준화부(12)는 H(IDdb
Figure 112019081946899-pat00004
Rdb)
Figure 112019081946899-pat00005
Rr를 데이터수집부(11)에게 전송한다. 표준화부(12)로부터 전송받은 H(IDdb
Figure 112019081946899-pat00006
Rdb)
Figure 112019081946899-pat00007
Rr와 데이터수집부(11)가 생성한 H(IDt
Figure 112019081946899-pat00008
Rdb)
Figure 112019081946899-pat00009
Rr를 비교하여 같으면 인증이 통과하고 다음 과정을 진행된다.
상술한 바와 같은 데이터수집부(11)와 표준화부(12)와 연산서버부(13) 사이에서의 상호인증 과정에 따르면, 시설 관리의 보안성이 대폭적으로 향상될 수 있다.
관리단말부(14)는 연산서버부(13)로부터 관제정보를 전달받고, 관제정보가 표시되는 인터페이스 화면을 관리자에게 제공하는 하며, 관제정보를 상술한 빌딩메니져부(110)로 전달하는 것으로서, PC(Personal Computer)와 같은 단말기로 마련된다.
이러한 관리단말부(14)에서 제공되는 인터페이스는 관제정보를 관리자에게 효율적으로 제공하기 위해서 마련된 것으로, 인테페이스는 관제점(P)에 대응되는 그래픽 오브젝트를 표시할 수 있다. 이러한 그래픽 오브젝트는, 예를들면, 냉방기, 냉동기, 전열기, 공조기 등의 설비 상태화면, 밸브 제어 그래프, 전력 상태 그래프 또는 게이지, 각 설비의 통신 상황에 대한 표 등일 수 있다.
한편, 관리단말부(14)는 상술한 그래픽 오브젝트가 인터페이스 화면에서 관리자에 의해 편집될 수 있는 편집툴을 관리자에게 제공한다. 한편, 편집툴은 관리자에 의해 인터페이스 화면에서 그래픽 오브젝트가 드래그(Drag)되는 경우, 인터페이스 화면상의 그래픽 오브젝프의 위치 또는 크기가 변경되는 기능을 제공한다. 이러한 관리단말부(14)가 제공하는 기능에 따르면, 관리자에 의해서 복수의 관제점(P)에 대한 정보 표시에 대한 변경, 재배치, 추가, 그룹화 등이 용이하게 되므로, 종래에 고정적인 화면에 의해 관제점(P)이 추가되거나 변경되는 경우 전체 인터페이스를 다시 설계해야 하는 문제 또는 관련 있는 관제점(P)에 대한 정보를 그룹화하여 볼 수 없다는 문제 등이 효과적으로 해결될 수 있다.
한편, 관리단말부(14)는 인터페이스 상에 관제점(P)을 그룹핑할 수 있는 기능을 제공한다. 관제점(P) 그룹핑이란, 하나의 설비에 설치되어 있는 복수개의 관제점(P)(예를 들면, 냉방시설의 경우 온도측정기, 전력측정기 등의 관제점(P))을 하나의 그룹으로 정의하여 복수개의 관제점(P) 중 어느 하나의 관제점(P)에서 이벤트가 발생되면 해당 그룹에 있는 나머지 관제점(P)들이 특정 동작을 수행할 수 있도록 설정되는 기능을 의미한다. 예를 들면, 관제점(P)으로써 냉방시설이 작동되고 있는 상태에서 건물 전체의 잉여 전력이 감소되고 있는 경우, 냉방시설에 그룹핑되어 있는 관제점(P), 즉, 냉방기 본체, 각종 밸브, 전력변환기, 온도측정기, 전력측정기 등이 작동하여 냉방기가 설치된 구역 모니터링 하며, 냉방시설의 전력 절감을 위해 작동되는 기능이 동시에 수행되는 것이다.
계측모듈(15)은 어떠한 관제점(P')에서 데이터 송출 기능이 없는 경우, 관제점(P')에 설치되어 관제점(P')에 대한 전력을 측정하고 데이터를 생성하여 데이터수집부(11)로 전달하도록 마련된 것으로서, 상술한 데이터수집부(11)에 전기적으로 연결된다.
이러한 계측모듈(15)은 따르면, 계측모듈(15)이 자체적으로 전원을 생성하여 동작되도록 마련될 수 있다.
건물에 설치되는 여러 시설 중 기존에 설치되어 있던 구형 장치의 경우 데이터 송출 기능이 없는 경우도 있고, 데이터 송출장치가 있는 경우라고 하더라도 몇가지 제한된 종류의 데이터만 송출할 수 있는 경우가 있다. 이러한 경우 상술한 계측모듈(15)을 설치함으로써 필요한 전력 데이터를 수집할 수 있다.
한편, 이러한 계측모듈(15)은 에너지 하베스팅을 통해 자체적으로 전력을 조달할 수 있도록 마련될 수 있다. 에너지 하베스팅은 태양열 방식, 전자기파 흡수 방식 등의 여러 방식이 있으나, 상술한 계측모듈(15)에는 마찰 발전의 방식이 적용될 수 있다.
마찰 발전은 두개 이상의 물체가 마찰되는 경우 발생되는 것이므로, 계측모듈(15)의 마찰 발전 구성은 두개 이상의 물체가 마찰되는 위치, 예를 들면, 보일러 설비에서 기어가 맞물리는 부분 또는 두개의 롤러가 맞물리는 부분, 주차시설 내 차량에 의해 압력을 받아 눌러지는 바닥 구조물 등에 설치될 수 있다.
한편, 계측모듈(15)의 마찰 발전 구성은 도 5에 도시된 바와 같이, 크기의 축소 및 에너지 저장효율의 향상을 위해서 발전소자부와 저장소자의 일체구조로 형성될 수 있다. 즉, 한쌍의 발전소자 중 음극을 가지는 발전소자부를 한쌍의 저장소자부 중 음극을 가지는 저장소자부로 동시에 사용되도록 구성된다. 이러한 구성에 따르면, 양극을 가지는 발전소자부가 음극을 가지는 저장소자부(동시에 음극을 가지는 발전소자부)에 접촉되면, 도 5의 (a)에 도시된 바와 같이, 발전소자에 전위차가 형성되는 동시에 저장소자에 에너지가 저장되는데, 이후, 접촉이 반복되는 경우, 도 5의 (b)에 도시된 바와 같이, 음극을 가지는 저장소자부(동시에 음극을 가지는 발전소자부)에 더욱 많은 전자가 쌓이게 되어 에너지 생성 효율 및 에너지 저장효율이 크게 등대될 수 있다.
도 6에는 계측모듈(15)의 또 다른 예시가 도시되어 있다. 도 6에 도시된 바와 같이, 계측모듈(15)은 전력측정모듈이 설치되는 T자형 상부(15a)와 부스바를 구비하는 부스바 조립체(15b)와, 부스바 조립체(15b)의 하부에 탈부착식으로 조립되는 하부(15c)를 포함할 수 있다.
계측모듈(15)에 따르면, 분, 배전반에서 각각의 차단기 별로 분기되는 전력을 각각의 상 단위로 계측 및 모니터링할 수 있다. 이러한 계측모듈(15)에 따르면, 부스바에 전력이 제공된 상태에서 전력측정모듈을 분리하는 경우, 부스바에 전기가 지속적으로 흐르는 활선 상태를 유지할 수 있는 이점이 있다.
한편, 계측모듈(15)은 범용타입으로 설계되어 냉방기, 온열기, 전원변환장치, 각종 밸브 등에 설치될 수 있고, 후술하는 클라우드부(120)에 네트워크로 연결되어 각 장치에서 입력되는 데이터를 전송할 수 있도록 마련될 수 있다. 계측모듈(15)로 부터 각 장치에서 입력되는 데이터를 전달받은 클라우드부(120)는 딥러닝(Deep Learning)에 기반하여 학습 강화를 실시함으로써 각 장치에 대응되는 계측 알고리즘 및 에너지 감축 알고리즘을 생성할 수 있는데, 이때, 생성된 계측 알고리즘에 관련된 데이터는 다시 계측모듈(15)에 전달되어 계측모듈(15)이 보다 효율적으로 각 장치를 계측하게 하게 할 수 있고, 에너지 감축 알고리즘에 관련된 데이터는 후술하는 컨트롤러부(130)로 전달되어 컨트롤러부(130)가 분석 데이터에 따라 효율적으로 각 장치를 제어하게 할 수 있다.
상술한 바와 같은 데이터수집부(11)와, 표준화부(12)와, 연산서버부(13)와, 관리단말부(14)와 계측모듈(15)을 포함하는 BAS/BEMS(10)에 따르면, 서로 다른 통신 규약을 가지거나, 서로 상이한 제조사에서 제조된 건물 내 시설들을 통합적으로 관리, 모니터링 될 수 있고, 상술한 빌딩메니져부(110)에서 복수개의 관제점에 대한 데이터, 즉, 관제정보가 표준 통신 프로토콜에 따라, 통합적이며, 효율적으로 전달될 수 있다.
클라우드부(120)는 상술한 빌딩메니져부(110)에 네트워크로 연결되어 관제정보를 전달받고, 관제정보를 기초로 건물 운영 방안을 관리하며, 관제정보를 기초로 건물 에너지 부하 시뮬레이션을 실시함으로써 건물 에너지의 부하를 분석하며, 분석 결과에 기초하여 건물 에너지 감축 시나리오를 생성하는 것으로서, 상술한 빌딩메니져부(110) 및 후술하는 컨트롤러부(130)에 네트워크로 연결된다.
상술한 바와 같은 클라우드부(120)의 건물 에너지 부하 분석 및 건물 에너지 감축 시나리오를 활용하면, 도 3에 도시된 바와 같이, 건물 내의 관제점에서 사용되는 에너지량에 대한 시간별, 시기별 분석이 가능하며, 이를 통해 관제점에서 사용될 에너지량이 예측될 수 있다. 따라서, 이러한 예측되는 정보를 활용하면, 건물 에너지 유지 및 관리 방안의 전략적, 체계적 수립이 가능하고, 건물 에너지 거래를 위한 기반 정보 수립이 가능한 효과가 있다.
한편, 이러한 클라우드부(120)는 건물 에너지 부하 시뮬레이션을 실시할 때에, 딥러닝(Deep Learning)에 기반하여 학습 강화를 함께 실시함으로써, 보다 정확한 건물 에너지 부하 분석 및 건물 에너지 감축 시나리오를 생성할 수 있다.
또한, 클라우드부(120)에 따른 건물 에너지 부하 시뮬레이션은 관제점의 용도 또는 관제점이 설치된 구역에 따라 패턴을 분석하는데 이용될 수 있고, 이를 이용하면, 관제점의 에너지 사용 패턴에 따른 분석 결과가 도출될 수 있다. 이러한 분석 결과를 활용하면, 시기별, 시간별로 관제점에서 감축가능한 에너지량이 확인될 수 있어, 효율적인 건물 에너지 관리가 실시될 수 있다.
한편, 클라우드부(120)는 상술한 빌딩메니져부(110)와 연계하여 KPX(전력거래소)와 같은 외부 시스템에 Open ADR 2.0b 등과 같은 표준으로 연결될 수 있다. 이러한 경우, 클라우드부(120)는 VEN(Virtual End Node)으로 정의 될 수 있고, 외부 시스템은 VTN(Virtual Top Node)으로 정의될 수 있다.
한편, 클라우드부(120)는 외부 시스템에 대해서는 VEN(Virtual End Node)으로 정의되지만, 상술한 빌딩메니져부(130)와의 관계에서는 VTN(Virtual Top Node)로 동작함으로써 서버와 클라이언트의 역할을 유동적으로 수행할 수 있다.
컨트롤러부(130)는 상술한 클라우드부(120)의 건물 운영 방안을 관리에 따라 관제점(P)을 제어하는 것으로서, 클라우드부(120)에 네트워크로 연결된다.
이러한 컨트롤러부(130)에 따르면, 클라우드부(120)에서 관제정보를 기초로 분석한 결과에 기반하여 관제점(P)을 보다 효율적으로 제어, 관리할 수 있다.
한편, 복수개의 관제점 중 어느 하나 이상은, IoT장치로 마련될 수 있는데, 이때, 컨트롤러부(130)는 IoT장치를 지원하도록 마련될 수 있다. 이러한 컨트롤러부(130)에 따르면, 건물의 일부분 만을 따로 DR로 관리하거나 제어가 필요한 경우나, 기존 BAS/BEMS(10)에서 DR에 필요한 계측 기능이 구축이 안되어 있을 경우나, 구역별, 용도별 특정한 관제점(P)을 제어하는 것이 효과적으로 실시될 수 있다.
한편, 도면에는 도시되지 않았지만, 본 시스템이 설치되는 건물의 옥상구역에는 빌딩메니져부(110)가 사용하거나 관제점이 사용하는 전력을 공급할 수 있는 태양광 발전 타입의 ESS모듈이 설치될 수 있다.
ESS(Energy Storage System)란, 장치 혹은 물리적 매체를 이용하여 에너지를 저장하는 시스템을 의미하는 것으로서, 전력계통에서 발전, 송배전, 수용가에 설치되어 운영이 가능하며, 주파수 조정(Frequency Regulation), 신재생발전기 출력 안정화, 첨두부하 저감(Peak Shaving), 부하평준화(Load Leveling), 비상전원 등의 기능으로 사용된다. ESS는 전기에너지를 적게 사용할 때 저장하고 필요할 때 공급함으로써 에너지 이용효율 향상, 신재생에너지 활용도 제고 및 전력공급시스템 안정화에 기여할 수 있다.
상술한 ESS부는 보다 상세하게, 태양광모듈과, 축전모듈과, 제어모듈을 포함할 수 있다.
태양광모듈은 태양광에 의해서 발전하는 태양전지로, 상술한 빌딩메니져부(110) 또는 관제점에 전기적으로 연결되어 전기를 공급하며, 후술하는 축전모듈에 전기적으로 연결되어 전기를 축전시키며, 제어모듈에 전기적으로 연결되어 제어된다. 이러한 태양광모듈은 복수개로 마련되어 나란하게 배치될 수 있다.
축전모듈은 태양광모듈에 의해서 생산된 전기에너지를 축전하는 것으로서, 태양광모듈과 전기적으로 연결된다.
제어모듈은 태양광모듈을 제어하는 것으로서, 상술한 태양광모듈에 전기적으로 연결된다. 이러한 제어모듈은 태양광모듈의 온도, 전압, 전기 생산량 등을 실시간으로 확인하여 태양광모듈이 정상적으로 동작할 수 있도록 제어한다.
제어모듈은 복수개의 태양광모듈에서 생산되는 전기에너지의 전압이 일정하게 유지되도록 복수개의 태양광모듈이 전기적으로 직렬 연결되거나 복수개의 태양광모듈가 전기적으로 병렬연결되도록 연결방식을 제어할 수 있다. 즉, 제어모듈은 태양광모듈에서 생산되는 전기 생산량을 모니터링함으로써 태양광이 일정 수준이상이라고 판단하는 경우 복수개의 태양광모듈이 전기적으로 병렬연결되는 것을 유지하여 정격전압을 유지시키고, 태양광모듈에서 생산되는 전기 생산량을 모니터링함으로써 태양광이 충분하지 못하다고 판단하는 경우에는 복수개의 태양광모듈의 전기적 연결을 직렬연결로 변경하여 정격전압을 계속적으로 유지시킨다.
상술한 바와 같은 제어모듈의 제어에 따르면, 복수개의 태양광모듈에서 생산되는 전기에너지가 정격전압으로 일정하게 출력될 수 있어, 상술한 빌딩메니져부(110) 또는 관제점에 안정적인 전기를 공급할 수 있다. 제어모듈의 이러한 제어 기능이 부재하는 경우에는 빌딩메니져부(110) 또는 관제점에 안정적인 전기가 공급되지 않아 빌딩메니져부(110) 또는 관제점이 지속적으로 작동되지 않고, 심지어는 기기적 오류도 발생될 수 있다.
한편, 계측모듈(15)이 상술한 제어모듈과 전기적으로 연결되는 경우, 제어모듈로 부터 태양광모듈에서 생산되는 전기 생산량을 모니터링할 수 있다.
상술한 바와 같은 빌딩메니져부(110)와 클라우드부(120)와 컨트롤러부(130)을 포함하는 본 발명의 일실시예에 따른 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템(100)에 따르면, BAS/BEMS(10)과 연동되어 건물 에너지의 부하를 분석하며, 분석 결과에 기초하여 건물 에너지 감축 시나리오를 생성함으로써 효과적으로 건물 에너지를 운영, 관리, 예측할 수 있는 시스템이 제공된다.
또한 본 발명의 일실시예에 따른 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템(100)에 따르면, 표준 프로토콜을 이용하여 기존의 BAS/BEMS(10)와 연동기능하여, 기존 시스템들과 네트워크를 통한 건물의 상태 감시 및 제어가 용이해지는 효과가 있고, 기존 BAS 관리 시스템의 변경 없이 직접적인 운영 및 제어가 가능하다는 효과가 있다.
이상에서, 본 발명의 실시 예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.
또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석 되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
그리고 이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100 : 본 발명의 일실시예에 따른 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템
110 : 빌딩메니져부
120 : 클라우드부
130 : 컨트롤러부
10 : BAS/BEMS
11 : 데이터수집부
12 : 표준화부
13 : 연산서버부
14 : 관리단말부
15 : 계측모듈
P, P' : 관제점

Claims (5)

  1. 건물에 설치되어 건물 에너지를 관리하는 BAS/BEMS;
    상기 BAS/BEMS에 연동되어 건물내 복수개의 관제점에 대한 데이터를 수집하여 관제정보를 생성하는 빌딩메니져부;
    상기 빌딩메니져부에 연결되어 상기 관제정보를 전달받고, 상기 관제정보를 기초로 건물 운영 방안을 관리하며, 상기 관제정보를 기초로 건물 에너지 부하 시뮬레이션을 실시함으로써 건물 에너지의 부하를 분석하며, 분석 결과에 기초하여 건물 에너지 감축 시나리오를 생성하는 클라우드부; 및
    태양광 발전 타입으로 마련되어 상기 빌딩메니져부 또는 상기 관제점에 전력을 공급하는 ESS(Energy Storage System)모듈을 포함하고,
    상기 BAS/BEMS는,
    상기 관제점에 설치되어 상기 관제점에 대한 전력을 측정하여 상기 데이터를 생성하는 계측모듈과, 상기 계측모듈로부터 상기 데이터를 전달받는 데이터수집부를 포함하고,
    상기 계측모듈은,
    분전반 또는 배전반에서 각각의 차단기 별로 분기되는 전력을 각각의 상 단위로 계측하는 전력측정모듈이 설치되는 T자형의 상부와, 상기 상부에 조립되고 부스바(Bus Bar)를 구비하는 부스바 조립체와, 상기 부스바 조립체의 하부에 조립되는 하부를 포함하고,
    상기 클라우드부는,
    상기 계측모듈로부터 상기 데이터를 전달받아 딥러닝(Deep Learning)에 기반한 학습을 실시함으로써 각각의 관제점에 대응되는 계측 알고리즘을 생성하고,
    상기 계측모듈은,
    상기 계측 알고리즘을 전달받아 상기 계측 알고리즘에 따라 상기 관제점에서의 계측을 실시하고,
    상기 ESS모듈은,
    태양광에 의해 전기에너지를 생산하는 태양광모듈과, 상기 태양광모듈에 의해 생산된 전기에너지를 축전하는 축전모듈과, 상기 태양광모듈과 상기 축전모듈을 제어하는 제어모듈을 포함하고,
    상기 제어모듈은,
    상기 태양광모듈에서 생산되는 전기에너지의 생산량을 모니터링하고, 전기에너지의 생산량이 기설정된 수준 이상으로 판단되는 경우에는 상기 태양광모듈의 전기적 연결을 병렬연결로 유지하여 정격전압을 유지시키고, 전기에너지의 생산량이 기설정된 수준 미만으로 판단되는 경우에는 태양광모듈의 전기적 연결을 직렬연결로 변경하여 정격전압을 유지시키는 것을 특징으로 하는 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 클라우드부는,
    딥러닝(Deep Learning)에 기반하여 상기 건물 에너지 부하 시뮬레이션을 실시하는 것을 특징으로 하는 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 빌딩메니져부는,
    BACnet, LonWorks, KNX, Modbus 중 어느 하나 이상의 통신 프로토콜로 상기 BAS/BEMS에 연동되는 것을 특징으로 하는 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 클라우드부는,
    상기 관제점의 용도 또는 상기 관제점이 설치된 구역에 따른 패턴을 분석하는 것을 특징으로 하는 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 클라우드부의 건물 운영 방안 관리에 따라 상기 관제점을 제어하는 컨트롤러부를 더 포함하는 OPEN ADR 표준에 기반한 ADR 시스템.
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Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101724685B1 (ko) * 2015-11-20 2017-04-07 한전케이디엔주식회사 참여고객과 수요관리 사업자가 함께 사용가능한 수요자원통합관리시스템

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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이규택 외 2인, 에너지 최적화 서비스를 제공하는 클라우드 환경 기반 통합 빌딩 자동화 시스템 기술, KEIT PD ISSUE REPORT, VOL 14-7 (2014.07.) 1부.*

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