KR102336642B1 - 온도 조절 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 에너지 관리에 관한 것으로, 보다 구체적으로 에너지 관리를 이용한 온도 조절 방법 및 장치에 관한 발명이다. 본 발명의 실내 온도 조절 방법은 제1요금 시간대, 단위 공급 전력 당 요금이 미리 설정된 금액 이상인 시간대,에 공조기(Heating, Ventilation, and Air Conditioning, HVAC)를 시범 운행하여 획득한 정보에 기반하여 미리 저장된 정보에서 실내 온도 변화 패턴을 추출 하는 단계; 상기 추출한 실내 온도 변화 패턴에 기반하여 상기 시범 운행 이후에 도래할 제1 요금 시간대의 온도 변화 패턴을 예측하는 단계; 상기 예측한 온도 변화 패턴을 기반으로 상기 공조기의 소비 전력량을 예측하는 단계; 및 상기 시범 운행 이후에 도래한 상기 제1 요금 시간대에 상기 예측한 공조기의 소비 전력량을 기반으로 에너지 저장 장치(Energy storage system, ESS) 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링하는 단계;를 포함한다.
본 발명은 온도 조절 장치가 예측한 소비전력, 외부 환경요인 및 ESS 배터리의 특성 등을 고려하여 ESS 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링하는 온도 조절 방법 및 장치를 제안하여 요금 절감 효과를 최적화할 수 있다.
본 개시는 센서 네트워크(Sensor Network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication) 및 사물 인터넷(Internet of Things, IoT)을 위한 기술과 관련된 것이다. 본 개시는 상기 기술을 기반으로 하는 지능형 서비스(스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 헬스 케어, 디지털 교육, 소매업, 보안 및 안전 관련 서비스 등)에 활용될 수 있다.

Description

온도 조절 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR CONTROLLING TEMPERATURE}
본 발명은 에너지 관리에 관한 것으로, 보다 구체적으로 에너지 관리를 이용한 온도 조절 방법 및 장치에 관한 발명이다.
인터넷은 인간이 정보를 생성하고 소비하는 인간 중심의 연결 망에서, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고 받아 처리하는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 망으로 진화하고 있다. 클라우드 서버 등과의 연결을 통한 빅데이터(Big data) 처리 기술 등이 IoT 기술에 결합된 IoE (Internet of Everything) 기술도 대두되고 있다. IoT를 구현하기 위해서, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라, 서비스 인터페이스 기술, 및 보안 기술과 같은 기술 요소 들이 요구되어, 최근에는 사물간의 연결을 위한 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 기술이 연구되고 있다.
IoT 환경에서는 연결된 사물들에서 생성된 데이터를 수집, 분석하여 인간의 삶에 새로운 가치를 창출하는 지능형 IT(Internet Technology) 서비스가 제공될 수 있다. IoT는 기존의 IT(information technology)기술과 다양한 산업 간의 융합 및 복합을 통하여 스마트홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 스마트 그리드, 헬스 케어, 스마트 가전, 첨단의료서비스 등의 분야에 응용될 수 있다.
한편, 종래의 에너지 관리 장치가 변동 전력요금과 관련하여 ESS(energy storage system) 배터리의 충방전 전력량을 스케쥴링하는 방식은 경 부하 요금 시간대에 ESS를 충전하여 고 부하 요금 시간대에 일괄 방전하는 것 이다. 따라서, 공조기(Heating, Ventilation, and Air Conditioning HVAC)와 같은 특정 기기와 연동 시 부하 예측이 힘들어 ESS 배터리의 저장용량을 최적으로 활용하기가 어려웠다. 종래에는 고 부하 시간에 사용되는 전력량을 미리 예측하지 못하였기 때문에, 시간에 따라 ESS의 충방전을 이용한 요금 절감 효과를 최적화 하지 못하였다.
즉, 경 부하 요금 시간대에 ESS를 충전하였다 하더라도, 고 부하 시간에 ESS의 충전 용량 사용 초과 시 외부 전력을 사용하게 되어 초과요금이 발생하게 되었다. 또한 고 부하 시간에 ESS의 충전 전력량 사용 미달 시 잔여량이 발생하여 ESS의 투자수익률(return on investment, ROI)이 감소하는 문제점이 있었다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 보다 구체적으로 온도 조절 장치는 시범 운행을 통해 획득한 정보를 기반으로 과거 데이터에서 소비전력을 미리 예측할 수 있고, 상기 예측된 소비전력, 외부 환경요인 및 ESS 배터리의 특성 등을 고려하여 ESS 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링하는 온도 조절 방법 및 장치를 제안하고자 한다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한, 본 발명의 일 실시 예에 따르는 실내 온도 조절 방법은 미리 저장된 정보에서 추출한 실내 온도 변화 패턴에 기반하여 상기 시범 운행 이후에 도래할 제1 요금 시간대의 온도 변화 패턴을 예측하는 단계; 상기 예측한 온도 변화 패턴을 기반으로 상기 공조기의 소비 전력량을 예측하는 단계; 및 상기 시범 운행 이후에 도래한 상기 제1 요금 시간대에 상기 예측한 공조기의 소비 전력량을 기반으로 에너지 저장 장치(Energy storage system, ESS) 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링하는 단계;를 포함한다.
또한 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 실시 예에 따르는 온도 조절 장치는 외부로부터 정보를 획득하는 외부 정보 획득부; 상기 획득한 정보 및 미리 저장된 정보를 저장하는 저장부; 및 미리 저장된 정보에서 추출한 실내 온도 변화 패턴에 기반하여 상기 시범 운행 이후에 도래할 제1 요금 시간대의 온도 변화 패턴을 예측하고, 상기 예측한 온도 변화 패턴을 기반으로 상기 공조기의 소비 전력량을 예측하고, 상기 시범 운행 이후에 도래한 상기 제1 요금 시간대에 상기 예측한 공조기의 소비 전력량을 기반으로 에너지 저장 장치(Energy storage system, ESS) 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링하는 것을 제어하는 제어부를 포함한다.
본 발명의 실시 예에 따르면 온도 조절 장치는 시범 운행을 통해 획득한 정보를 기반으로 미리 저장된 정보인 과거 데이터베이스에서 소비전력을 미리 예측할 수 있다. 상기 예측된 소비전력, 외부 환경요인 및 ESS 배터리의 특성 등을 고려하여 ESS 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링함으로써 요금 절감 효과를 최적화할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 온도 조절 시스템의 구성요소를 도시하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 온도 조절 장치인 에너지 관리 장치가 HVAC와 ESS를 연동한 최적화 알고리즘을 생성하는 과정을 모델링한 것을 도시하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 온도 조절 장치인 에너지 관리 장치가 ESS 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링하는 과정을 도시하는 순서도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 온도 조절 장치인 에너지 관리 장치의 저장부에 미리 저장된 정보인 날짜 별 온도 상승 요인에 대한 정보를 예시하는 예시도이다.
도5는 본 발명의 실시 예에 따른 온도 조절 장치인 에너지 관리 장치가 온도 변화 패턴을 예측하는 것을 설명하는 도면이다.
도 6는 본 발명의 실시 예에 따른 도 3의 S330을 구체화하여 고부하 요금 시간대의 온도 변화 패턴을 예측하는 것을 설명하는 순서도이다.
도 7는 본 발명의 실시 예에 따른 도 3의 S335를 구체화하여 고부하 요금 시간대의 HVAC의 소비 전력량을 예측하는 것을 설명하는 순서도이다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 온도 조절 장치인 에너지 관리 장치가 정확한 온도 변화 패턴 예측을 위여 반복 동작하는 것을 도시한 순서도이다.
도 9은 본 발명의 실시예에 따른 온도 조절 장치인 에너지 관리 장치가 고 요금 시간대 사이에 중간 요금 시간대가 있는 경우 ESS 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링하는 것을 도시하는 예시도이다.
도 10는 본 발명의 실시예에 따른 온도 조절 장치인 에너지 관리 장치가 ESS 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링하기 전과 후를 비교하여 도시하는 예시도이다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 HVAC의 예측 소비전력을 ESS 배터리의 전력량과 비교한 결과에 따라 온도 조절 장치인 에너지 관리 장치의 동작을 도시하는 도면이다.
도 12은 본 발명의 실시예에 따른 온도 조절 장치인 에너지 관리 장치가 구역별로 HVAC의 작동을 제어하는 것을 도시하는 도면이다
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 온도 조절 장치인 에너지 관리 장치 내부 구조를 도시하는 블록도이다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
실시 예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이하의 설명에서 사용되는 특정 용어들은 본 발명의 이해를 돕기 위해서 제공된 것이며, 이러한 특정 용어의 사용은 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위에서 다른 형태로 변경될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 온도 조절 시스템의 구성요소를 도시하는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 온도 조절 시스템은 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)(100), 배터리(110), 배터리관리장치(120), 전력변환장치(130), 전력부하(140), 전력망(150), 발전소(155), 에너지 관리 장치(160)를 포함할 수 있다.
ESS(100)는 에너지 저장 시스템으로서, 배터리(110)를 충전하여 에너지를 저장한다. ESS(100)는 배터리(110)를 방전시켜 상기 저장된 에너지를 전력부하(140)로 공급할 수 있다. ESS(100)는 도 1에 도시된 바와 같이 배터리(110), 배터리관리장치(120) 및 전력변환장치(130)를 포함할 수 있다.
배터리(110)는 전력망(150)을 통해 공급되는 전력을 충전하여 에너지를 저장하는 에너지 저장소이다. 배터리(110)는 저장된 에너지를 방전하여 전력부하(140)에 공급한다.
배터리관리장치(120)는 배터리(110)의 전압, 전류, 온도 등을 감지할 수 있다. 배터리관리장치(120)는 배터리(110)의 충방전 전력량을 적정 수준으로 제어하여 과충전, 과방전 등의 보호기능을 수행할 수 있다. 배터리관리장치(120)는 배터리(110)의 셀 밸런싱(cell balancing)을 수행하고, 배터리(110)의 잔여 용량을 파악할 수 있다. 상기 셀 밸런싱은 배터리 셀들이 직렬로 연결된 경우 각 배터리 셀의 특성으로 인하여 균일하게 이루어지지 않는 충방전의 균형을 맞추는 것이다. 특히 본 발명에서의 배터리관리장치(120)는 본 기술 분야에서 언급되는 일반적인 배터리 관리 시스템(Battery Management System, BMS)과 동일한 의미로 사용될 수 있다.
전력변환장치(130)는 전력망(150)에서 전력을 공급 받아, 배터리(110)에 저장할 수 있다. 전력변환장치(130)는 전력부하(140)로 전력을 공급하기 위하여 전기의 특성(교류 또는 직류, 전압, 주파수 등)을 변환할 수 있다.
또한, 전력변환장치(130)는 전력망(150)을 통해 발전소(155)로부터 공급되는 에너지를 전력 부하(140)에 공급하거나 배터리(110)에 충전할 수 있다. 전력변환장치(130)는 배터리(110)를 방전시켜, 배터리(110)에 충전된 에너지를 전력 부하(140)에 공급할 수 있다. 이때, 배터리(110)의 충방전은 배터리(110)의 종류 및 특성 정보를 고려하여 운용된다. 특히, 본 발명에서의 전력변환장치(130)는 본 기술 분야에서 언급되는 일반적인 전력변환시스템(Power Conversion System, PCS)와 동일한 의미로 사용될 수 있다.
전력망(150)은 발전소(155)와 연결되어 외부전력을 전력변환장치(130)에 공급하는 역할을 한다.
에너지 관리 장치(160)는 본 발명의 실시예에 따라 에너지를 관리하여 온도를 조절한다. 본 발명에서의 온도 조절 장치는 에너지 관리 장치이며, 아래에서 혼용되어 사용될 수 있다. 에너지 관리 장치(160)는 외부에서 획득한 정보를 이용하여 ESS(100)의 전력변환장치(130) 및 배터리관리장치(120)를 제어한다. 에너지 관리 장치(160)는 본 발명의 실시예에서 전력망(150)을 통하여 공급되는 외부전력 및 배터리(110)의 충방전 전력을 관리하는 것을 통하여 온도를 조절할 수 있다. 즉, 에너지 관리 장치(160)는 전력변환장치(130)가 전기부하(140)를 시범 운행 하여 획득한 온도 변화 정보, 외부 정보 및 과거 온도 변화 정보 데이터에 기반하여 시범 운행 이후의 시간대의 소비전력을 예측할 수 있다. 상기 예측한 소비전력, 외부 요인 및 배터리의 특성 등에 기반하여 전력변환장치(130) 및 배터리관리장치(120)를 제어하여 전력 공급을 제어할 수 있다.
전력부하(140)는 전력을 소비하는 가정, 빌딩, 공장 등의 시설을 나타낸다. 본 발명에서는 빌딩 단위에서 온도를 조절하는데 쓰이는 HVAC(Heating, Ventilation, and Air Conditioning)를 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 에너지 관리 장치(160)가 HVAC와 ESS를 연동하여 최적화 알고리즘을 생성하는 과정을 모델링한 것을 도시하는 도면이다. 보다 구체적으로, 에너지 관리 장치(160)가 고 요금 시간대에 HVAC으로 외부전력을 공급하지 않고, 저 요금 시간대에 미리 외부전력으로 ESS에 충전해놓은 전력을 방전시킴으로써 HVAC에게 공급하는 스케쥴링을 최적화 하기 위한 과정의 모델링이다. 본 발명에서 고 요금 시간대는 고 부하 시간대, 고 부하 요금 시간대와 동일한 용어로 쓰일 수 있다. 본 발명에서 고 요금 시간대, 중간 요금 시간대 및 저 요금 시간대는 전력을 공급하는 발전소(155)에 의해 미리 결정될 수 있다.
에너지 관리 장치(160)는 HVAC-ESS 충방전 최적화 알고리즘을 생성하는 과정에서, 에너지 관리 장치(160)가 미리 예측한 HVAC의 전력 사용량, 전력 수요 예측, 전기 요금 정보, 날씨 정보 및 ESS 배터리의 특성 등을 고려할 수 있다. 에너지 관리 장치(160)는 상기 생성된 최적화 알고리즘을 이용하여 시간별로 HVAC의 운전을 스케쥴링할 수 있으며, 구역별로 HVAC의 운전을 제어할 수 있다. 상기 최적화 알고리즘을 생성하는 과정은 뒤에서 설명한다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 에너지 관리 장치(160)가 ESS 배터리(110)의 방전 전력량을 스케쥴링하는 과정을 도시하는 순서도이다.
에너지 관리 장치(160)는 S300 단계에서 고부하 요금 시간대가 시작되었는지 결정한다. 상기 고부하 요금 시간대는 전력을 공급하는 발전소(155)에서 설정하는 요금이 일정 금액 이상인 것을 의미한다. 만약 고 부하 요금 시간대가 시작되기 전이라면 에너지 관리 장치(160)는 S305 단계에서 외부 전력을 사용하여 미리 결정된 Setpoint까지 온도를 하강시킨다. 상기 Setpoint는 사용자가 임의로 설정할 수 있다.
상기 S300 단계에서 에너지 관리 장치(160)가 고부하 요금 시간대가 시작되었다고 결정한다면, S310단계에서 에너지 관리 장치(160)는 Setpoint부터 Comfortable 구간(bandwidth)의 임의의 점, 예를 들어 최고점까지 온도를 상승시키고 상승률(iRef)을 구한다. 상기 Comfortable 구간은 사용자가 쾌적하다고 느끼는 온도 범위를 나타낼 수 있다. 상기 상승률(iRef)는 단위 시간 당 온도 변화량, 즉 변화율로 계산될 수 있다.
상기 Comfortable 구간(bandwidth)은 쾌적 온도 범위일 수 있다. 이는 사용자가 미리 설정할 수 있으며 변동이 가능하다. 상기 Comfortable 구간의 초기값은 쾌적함을 측정하는 지수인 PMV(Predicted Mean Vote)를 참고하여 결정될 수 있다. 상기 PMV는 주어진 환경에서 많은 사람들이 온열감에 대하여 투표한 것을 평균함으로써 얻어질 것으로 기대되는 평균 투표값을 의미한다.
에너지 관리 장치(160)는 상기 상승률(iRef)을, Setpoint부터 Comfortable 구간의 임의의 점, 예를 들어 최고점까지 온도를 상승시켜 시간에 따른 온도 변화 패턴을 도시한 뒤 평균 기울기를 계산할 수 있다. 온도 변화 패턴은 시간에 따른 온도 변화를 기록한 그래프일 수 있다. 상기 평균 기울기는 (평균 기울기 = 상승한 온도/온도가 상승하는데 걸리는 시간)으로 계산할 수 있다. 상기 온도가 상승하는데 걸리는 시간은 고 부하 시작 시점부터, 상승하는 온도 변화 패턴의 기울기가 0이되는 시점의 시간일 수 있다. 상기 고 부하 시작 시점은 온도가 Setpoint일 때의 시간일 수 있다. 상기 온도 변화 패턴의 기울기가 0이되는 시점은 온도가 Comfortable 구간의 임의의 점, 예를 들어 최고점에 도달한 때의 시간일 수 있다.
S315 단계에서 에너지 관리 장치(160)는 Comfortable 구간의 임의의 점, 예를 들어 최고점에서 HVAC 운전으로 Setpoint까지 온도를 하강시키고 하강률(dRef)을 구한다. 상기 하강률(dRef)은 온도를 하강시켜 시간에 따른 온도 변화 패턴을 도시한 뒤 계산된 평균 기울기일 수 있다. 상기 평균 기울기는 (평균 기울기 =하강한 온도/온도가 하강하는데 걸리는 시간)으로 계산될 수 있다. 즉, 상기 하강률(dRef)는 단위 시간 당 온도 변화량, 즉 변화율로 계산될 수 있다.상기 온도가 하강하는데 걸리는 시간은 온도가 상승하고 나서 온도 변화 패턴의 기울기가 0이되는 시점부터, 온도가 하강하고 나서 온도 변화 패턴의 기울기가 0이되는 시점까지의 시간일 수 있다. 상기 온도가 상승하고 나서 온도 변화 패턴의 기울기가 0이되는 시점은 온도가 Comfortable 구간의 임의의 점, 예를 들어 최고점에 도달한 때의 시간일 수 있다. 상기 온도가 하강하고 나서 온도 변화 패턴의 기울기가 0이되는 시점은 HVAC 운전으로 Setpoint에 도달한 때의 시간일 수 있다.
상기 S310단계와 S315단계에서 에너지 관리 장치(160)는 상기 상승률(iRef)와 하강률(dRef)을 포함한 온도 변화 패턴의 기울기를 획득할 수 있다. 상기 획득한 기울기는 저장부에 저장할 수 있다. 또한 이에 더하여 상기 시범 운행 구간 동안의 온도 상승 인자를 외부정보획득부로부터 획득하여 저장부에 저장할 수 있다. 상기 온도 상승 인자는 재실자 수, 재실자 온도, 실내와 실외온도 차, 건물 열전도율, 발열장치의 영향, 실내 습도, 건물 개폐정도, 태양광 복사열 차단 정도,　인접 건물의 밀집도 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
S320단계에서 에너지 관리 장치(160)는 과거 데이터베이스(DB)에서 상기 획득한 온도 상승 인자와 동일한 온도 상승 인자를 가지는 날짜들을 추출할 수 있다.
상기 과거 데이터베이스는 에너지 관리 장치(160)에 미리 저장된 정보일 수 있다. 상기 미리 저장된 정보인 과거 데이터베이스는 과거 날짜 별 온도 상승 인자와 사용자 설정에 의한 HVAC의 온도 조절에 따른 실내 온도 변화 패턴 정보를 포함할 수 있다. 상기 미리 저장된 정보인 과거 데이터베이스의 과거 날짜 별 온도 상승 인자 정보에 대한 예시도가 도 4에 도시되어 있다.
S325단계에서 에너지 관리 장치(160)는 상기 과거 데이터베이스에서 추출된 날짜 가운데 동일 시간, 동일 setpoint 및 동일 comfortable 구간에 가장 유사한 온도 상승률(iRef) 및 하강률(dRef)(즉, 온도 변화 패턴의 기울기)을 가지는 온도 변화 패턴을 샘플링한다. 상기 온도 변화 패턴을 샘플링하는 것은 미리 저장된 정보에서 온도 변화 패턴을 추출하는 것을 포함할 수 있다. 상기 온도 변화 패턴을 추출하는 것은 에너지 관리 장치(160) 내의 과거 데이터 베이스 내의 정보에서, 상기 추출된 날짜들의 온도 변화 패턴들 가운데 상기 유사한 온도 변화 패턴의 기울기를 가지는 온도 변화 패턴을 추출하는 것을 의미한다.
S330 단계에서 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 추출한 온도 변화 패턴에 기반하여 상기 시범 운행 이후의 고 요금 시간대의 온도 변화 패턴을 예측한다. 상기 에너지 관리 장치(160)는 시범 운행 구간에서 획득한 상승률(iRef) 및 하강률(dRef)과 가장 유사한 기울기 및 동일한 온도 상승 인자를 이용하여 미리 저장된 정보인 과거 데이터베이스에서 추출한 온도 변화 패턴을 기반으로 온도 변화 패턴을 예측한다. 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 추출한 온도 변화 패턴의 기울기와 상기 획득한 기울기의 오차를 보정하여 상기 시범 운행 이후의 고 요금 시간대의 온도 변화 패턴을 예측할 수 있다. 보다 구체적인 설명은 도 5에서 후술한다.
S335 단계에서 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 예측한 온도 변화 패턴을 기반으로 하여 고 부하 시간대의 시간에 따른 HVAC의 소비전력량을 예측 한다. 상기 에너지 관리 장치(160)의 저장부에 미리 저장된 정보인 과거 데이터베이스는 날짜 별 시간에 따른 HVAC의 소비전력량을 더 포함할 수 있다. 에너지 관리 장치(160)는 상기 미리 저장된 정보에서 온도 변화 패턴을 추출한 날짜의 시간에 따른 HVAC의 소비전력량을 추출할 수 있다. 에너지 관리 장치(160)는 상기 추출한, 시간에 따른 HVAC의 소비전력량과 상기 예측한 온도 변화 패턴에 기반하여 시범 운행 이후의 고 부하 시간대의 소비전력을 예측할 수 있다. 보다 구체적인 설명은 도 6에서 후술한다.
S340단계에서 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 예측한 HVAC의 소비전력량에 기반하여 고 부하 시간대에 ESS의 내부 배터리의 방전 전력량을 분배하여 스케쥴링한다. 상기 에너지 관리 장치(160)는 배터리관리장치(120)로부터 배터리(110)의 전력량에 대한 정보를 획득할 수 있다. 상기 배터리(110)의 전력량은 배터리에 현재 충전되어 방전 가능한 전력량을 의미한다. 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 예측한 HVAC의 시간에 따른 소비 전력량을 기반으로 하여 상기 획득한 배터리의 방전 전력량을 상기 시범 운행 이후에 도래한 고 요금 시간대에 시간에 따라 분배한다. 상기 예측한 HVAC의 소비전력량이 상기 획득한 배터리(110)의 전력량을 초과할 경우에 대한 구체적인 설명은 도 11에서 후술한다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 에너지 관리 장치가 온도 변화 패턴을 예측하는 것을 도시하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 S310 내지 S330 단계의 결과로 시범 운행 이후의 고 요금 시간대의 온도 변화 패턴을 예측한 것을 예시하는 도면이다. 상기 설명한 대로 상기 에너지 관리 장치(160)는 고 부하 요금 시간대가 시작되기 전까지인 10h가지 외부전력을 사용하여 미리 정해진 Setpoint(B1)까지 온도를 하강시킨다. 도4(a)에서의 Setpoint(B1)는 24도로 설정되었다.
그리고 고 부하 요금 시간대가 시작되면 상기 에너지 관리 장치(160)는 고 부하 요금이 끝나는 시점인 T1(12시)까지 쾌적온도범위(Comfortable bandwidth) 내에서 HVAC의 고효율 운전으로 온도를 상승시킨다. 상기 HVAC의 고효율 운전은 HVAC 의 실외기의 부분 부하 운전, Fan을 이용한 송풍을 통한 실외 공기 순환을 이용한 운전을 포함할 수 있다. 또한 상기 에너지 관리 장치(160)는 T1(12시) 이전에 실내 온도가 상기 쾌적온도 범위의 최대 온도에 도달한다면, 도달 이후에는 온도를 하강시키는 운전을 한다. 상기 에너지 관리 장치(160)는 B1과 T1사이의 온도 그래프 F(t)의 기울기(F1(t)′)를 구하여 온도 상승률 정보를 획득할 수 있다. 상기 에너지 관리 장치(160)는 상술한 바와 같이 획득한 상기 기울기(F1(t)′)를 상기 시범 운행 이후의 시간대의 온도 변화 패턴을 예측하는 데 이용할 수 있다.
또한 에너지 관리 장치(160)는 중간요금 시간대인 T1~B2 구간에서 고 요금 시작되기 전 시간인 B2 시간에 Setpoint (24도) 까지 온도를 하강시킬 수 있다. 또한 에너지 관리 장치(160)는 선택적으로 고 요금이 시작되는 13h 이후부터 HVAC 고효율 운전 시켜 온도를 상승 시킨 후 얻은 온도 변화 패턴 그래프의 기울기(F2'(t))를 구하여 온도 상승률 정보를 획득할 수 있다. 이는 한 차례의 시범 운행으로 획득한 기울기(F1'(t))만으로 온도 변화 패턴을 예측하는 것보다 더 정확한 결과를 얻기 위함이다. 상기 F1'(t), F2'(t)는 건물의 material, 건물의 방향, 실내온도와 실외온도 차이, 재실자 수에 영향을 받을 수 있으며, 상기 시범 운행 이후의 온도 변화 패턴을 예측하기 위하여 과거 유사한 온도 변화 패턴을 추출하기 위한 기준으로 사용될 수 있다.
또한 선택적으로 에너지 관리 장치(160)는 상기 온도 변화 패턴을 추출하기 위한 기준으로 고 요금 시간대의 온도 분포 함수를 계산할 수 있다. 상기 온도 분포 함수는 아래 수학식과 같다.
[수학식1]
F(x) = αt·(Wout-Win)+β·Ot·On+ γmargin
- Win : 시간에 따른 실내온도
- Wout : 시간에 따른 실외온도
- αt : 실내온도와 실외온도 차가 실내온도에 미치는 영향력
- Ot : 재실자 온도
- On : 재실자 수
- β : 재실자가 실내온도에 미치는 영향력
- γmargin : 온도 분포의 margin
상기 수학식 1과 같이 고 요금 시간대의 온도 분포 함수는 실내외 온도의 차, 재실자 온도, 재실자 수, 그 밖에 온도 분포에 영향을 미치는 다른 요인인 건물 열전도율, 발열장치, 실내 습도, 건물 개폐 정도, 태양광 복사열 차단 정도,　인접 건물의 밀집도등을 고려하여 계산될 수 있다.
상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 시범 운행 이후의 온도 변화 패턴을 예측하기 위하여상기 저장부에 미리 저장된 정보인 과거 데이터베이스에서 상기 고 요금 시간대의 온도 분포 함수와 가장 유사한 온도 변화 패턴을 추출할 수 있다.
상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 과거 데이터베이스에서 추출한 온도 변화 패턴을 이용하여 상기 시범 운행 이후의 온도 변화 패턴을 예측할 수 있다. 또한 상기 과거 데이터베이스에서 온도 변화 패턴을 추출한 날짜의 HVAC의 전력 사용량과 상기 예측한 온도 변화 패턴을 이용하여 상기 시범 운행 이후의 HVAC의 시간에 따른 전력사용을 예측할 수 있다. 상기 예측한 전력 사용량에 따라 전력소비 구간에 온도가 상승하고 하강하는 구간을 한 주기로 하여 ESS 배터리에 충전된 전력량을 분배할 수 있다. 상기 ESS 배터리에 충전된 전력량은 ESS 배터리의 방전 전력량과 동일하다. 이는 상기 도 3의 S310 내지 S330 단계에서와 같다.
상기 에너지 관리 장치(160)는 시간에 따라 ESS 배터리에 충전된 전력량을 분배하는 단계에서 ESS 배터리에 충전된 용량 및 외부 온도에 따라, 예측한 온도 변화 패턴에서 온도를 하강시키다가 상승시키는 온도인 B3과 B4 등을 조절할 수 있다. B3과 B4의 변화로 ESS 배터리의 방전 주기 또한 조절될 수 있다.
도 6는 본 발명의 실시 예에 따른 도 3의 S330을 구체화하여 고부하 요금 시간대의 온도 변화 패턴을 예측하는 것을 설명하는 순서도이다.
상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 미리 저장된 정보의 과거 데이터베이스에서 추출한 온도 변화 패턴에 기반하여 시범 운행 구간 이후의 고 부하 요금 시간대의 온도 변화 패턴을 예측할 수 있다.
보다 구체적으로, S600단계에서 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 S310단계 및 상기 S315단계에서 획득한 상승률 및 하강률을 포함한 온도 변화 패턴의 기울기와 상기 S325단계에서 샘플링한 온도 변화 패턴의 기울기의 오차를 계산한다. 상기 S325단계에서 샘플링한 온도 변화 패턴의 함수가 G(t)라고 하고, 상기 S310단계 및 상기 S315단계에서 획득한 온도 변화 패턴의 함수를 F(t)라고 가정한다. 온도 분포가 상승하고 하강하는 것을 한 주기라고 하면 상기 에너지 관리 장치(160)는 샘플링한 온도 변화 패턴의 함수의 첫 번째 주기에서 상승할 때의 기울기 G1'(t)를
G1'(t)= 상승한 온도/온도가 상승하는데 걸리는 시간
으로 계산할 수 있다. 동일한 방법으로 G2'(t), G3'(t), … 및 획득한 온도 변화 패턴의 함수에 대해서도 F1'(t), F2'(t), …를 계산할 수 있다. 상기 오차는 G(t)와 F(t)의 주기별 기울기의 차이(G1(t)′- F1(t)′, G2(t)′- F2(t)′, G3(t)′- F3(t)′,…)로 계산할 수 있다.
S610단계에서 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 샘플링한 온도 변화 패턴에서 상기 계산한 오차만큼을 보정하여 상기 시범 운행 이후의 온도 변화 패턴의 기울기를 계산할 수 있다.
S620단계에서 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 계산한 기울기를 이용하여 예측할 온도 변화 패턴의 주기를 계산할 수 있다. S630단계에서 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 계산된 온도 변화 패턴의 주기를 이용하여 온도 변화 패턴을 예측할 수 있다.
도 7는 본 발명의 실시 예에 따른 도 3의 S335를 구체화하여 고부하 요금 시간대의 HVAC의 소비 전력량을 예측하는 것을 설명하는 순서도이다.
상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 예측한 온도 변화 패턴을 기반으로 상기 시범 운행 이후의 고 부하 시간대의 HVAC의 소비전력량을 예측할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 에너지 관리 장치(160)의 저장부의 미리 저장된 정보는 과거 날짜 별 시간에 따른 HVAC의 소비전력량에 대한 정보를 포함할 수 있다. S700단계에서 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 S325단계에서 시범 운행으로 획득한 기울기와 가장 유사하여 온도 변화 패턴을 추출한 날짜를 결정한다. S710단계에서 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 미리 저장된 정보에서 상기 날짜의 시간에 따른 HVAC의 소비전력량에 대한 정보를 추출한다. S720단계에서 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 추출한 온도 변화 패턴, 즉, 상기 S330단계에서 오차를 보정하여 예측한 온도 변화 패턴 및 상기 추출한 HVAC의 소비전력량을 기반으로 상기 시범 운행 이후의 시간에 따른 HVAC의 소비전력량에 대하여 예측한다. 예를 들어, 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 예측한 온도 변화 패턴을 구하기 위해 보정한 오차와 동일한 비율로, 상기 추출한 HVAC의 소비전력량을 보정하여 상기 시범 운행 이후의 시간에 따른 HVAC의 소비전력량에 대하여 예측할 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시 예에 따른 에너지 관리 장치가 정확한 온도 변화 패턴 예측을 위한 반복 동작을 도시한 순서도이다.
상기 에너지 관리 장치(160)는 정확한 온도 변화 패턴을 예측하기 위하여 도 3의 S325와 S330단계를 반복한다. 이는 S805 내지 S815단계에서 구체화하였다.
S800단계에서 HVAC을 시범 운행을 하면서 Reference Room Temperature(기준 실내 온도)를 포함한 여러 가지 정보를 획득한다. 상기 시범운행으로 획득한 정보는 온도 변화 패턴, 온도 변화 패턴의 기울기 또는 온도 상승 인자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 에너지 관리 장치(160)가 획득한 정보는 에너지 관리 장치(160)의 저장부에 미리 저장된 정보인 과거 데이터베이스에서의 온도 변화 패턴을 추출하기 위한 기준으로 사용될 수 있다. 따라서 상기 Reference Room Temperature는 상기 온도 변화 패턴과 동일하게 사용된다.
그리고 상기 에너지 관리 장치(160)는 S805단계에서 상기 획득한 정보를 이용하여 상기 에너지 관리 장치(160)의 저장부에 있는 과거 데이터베이스에서 온도 변화 패턴을 추출한다. 추출하는 과정은 상기의 도 3에서의 S310 내지 S325의 설명과 같다. 그리고 S810단계에서 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 시범 운행 구간에서 획득한 온도 변화 패턴과 상기 추출한 온도 변화 패턴의 시간 별 온도 함수의 미분 패턴을 비교한다. 상기 미분 패턴의 비교는 도 6에서 설명한 S600 내지 S610단계와 동일하게 동일 주기에서의 기울기의 오차를 계산하는 것이다. 또한 S815단계에서 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 미분 패턴 비교의 결과를 이용하여 상기 시범 운행 구간 이후의 고 부하 요금 시간대의 온도 변화 패턴의 주기를 계산한다. 이는 S610내지 S620단계에서 상기 계산한 오차를 보정하여 온도 변화 패턴의 기울기를 계산하여 온도 변화 패턴의 주기를 계산하는 단계와 동일하다.
상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 계산한 기울기 및 주기를 이용하여 예측한 온도 변화 분포를 사용하여 S805 내지 S815단계를 적어도 두 번 이상 반복하여 온도 변화 분포를 예측한다. 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 반복을 통하여 예측의 정확도를 높일 수 있다.
도 9은 본 발명의 실시예에 따른 에너지 관리 장치(160)가 고 요금 시간대 사이에 중간 요금 시간대가 있는 경우 ESS 배터리의 충방전을 스케쥴링하는 것을 도시하는 예시도이다.
중간 요금 시간대라 함은 상기 고 요금 시간대보다 낮은 단위 전력 당 요금을 부과하는 시간대를 의미한다. 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 시범 운행 구간 이후의 고 요금 시간대 사이에 중간 요금 시간대가 있는 경우, 상기 중간 요금 시간대에서는 외부전력을 이용하여 ESS 배터리를 충전할 수 있다. 이는 요금 절감 효과를 최적화하는 온도 조절 방법 및 장치를 제안하고자 하는 본 발명의 목적에 맞게 상대적으로 낮은 중간 요금 시간대에서는 외부전력으로 ESS 배터리를 충전하고, 높은 요금 시간대에서는 외부전력의 사용을 정지하고 충전된 ESS 배터리의 전력을 사용하기 위해서이다.
도 9를 설명하면, 12시 ~ 13시에 중간 요금 시간대가 있는 것을 가정한다. 중간 요금 시간대에 상기 에너지 관리 장치(160)가 ESS 배터리를 외부전력으로 충전하였는지 여부에 따라 13시 이후의 고 요금 시간대에 방전시킬 수 있는 ESS 배터리의 전력량이 상이하다. 12시~ 13시에 ESS 배터리를 충전하였던 Case2의 경우, 고 요금 시간대인 17시까지 ESS 배터리의 전력량을 중간 요금 시간대의 요금으로 더 많이 이용할 수 있는 이점이 있다.
도 10는 종래 기술에 따른 ESS없이 HVAC를 구동하는 방식과 본 발명의 실시예에 따른 에너지 관리 장치가 ESS 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링하여 HVAC를 구동하는 방식을 비교하여 도시하는 예시도이다.
보다 구체적으로, 도 10(a)는 ESS 배터리의 방전 알고리즘을 적용하기 전이며, 도 10(b)는 선선한 날에 알고리즘을 적용한 경우이며, 도 10(c)는 더운 날에 알고리즘을 적용한 경우를 도시한 도면이다. 도 10에서 ESS 배터리의 용량은 50kWh인 것으로 가정한다.
도 10(a)에서는 시간에 따른 요금에 관계 없이 모든 구간에서 일반적인(traditional) HVAC 운행을 하고 있다. ESS를 적용하지 않은 바 전 구간에서 외부전력을 이용하여 HVAC를 구동하고 있다. 즉 상기 에너지 관리 장치(160)는 사용자의 전력 수요, 시간에 따른 전기 요금, HVAC의 전력 사용량, 날씨정보를 고려하지 않고 외부전력만으로 HVAC를 구동하고 있다. 따라서 요금 절감 효과가 없고 불필요한 전력의 낭비를 초래한다.
도 10(b)와 도 10(c)는 선선한 날과 더운 날에서의 ESS 배터리 방전 전력량을 스케쥴링한 것을 비교한 것이다. 상기 언급한대로 상기 에너지 관리 장치(160)는 시범 운행으로 획득한 정보 및 저장부에 미리 저장된 정보를 이용하여 시범 운전 이후의 온도 변화 패턴을 예측한다. 선선한 날과 더운 날에서 시범 운행으로 획득한 정보인 온도 변화 패턴의 기울기 및 온도 상승 요인이 상이한 바 상기 에너지 관리 장치(160)가 예측한 온도 변화 패턴은 상이하다.
예를 들어 선선한 날에서는 시범 운행 구간에서 온도 상승 기울기가 완만한 바, 기울기가 완만한 온도 변화 패턴이 예측된다. 상기 예측된 온도 변화 패턴을 기반으로 예측된 HVAC의 소비전력 및 상기 예측된 온도 변화 패턴의 주기를 기반으로 하여 ESS 배터리의 방전 전력량이 분배되었다.
예를 들어 더운 날에는 시범 운행 구간에서 선선한 날보다 급한 온도 상승 기울기가 획득되는 바, 기울기가 급한 온도 변화 패턴이 예측된다. 기울기가 급한 결과, 온도 변화 패턴의 주기는 짧아짐을 알 수 있다. 상기 에너지 관리 장치(160)가 상기 예측된 온도 변화 패턴의 주기를 기반으로 ESS 배터리의 방전 전력량을 분배한 결과 선선한 날과 다르게 더 적은 전력량을 여러 주기에 분배하였다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 HVAC의 예측 소비전력을 ESS 배터리의 전력량과 비교한 결과에 따라 에너지 관리 장치의 동작을 도시하는 도면이다.
S1135단계에서 에너지 관리 장치(160)는 상기 도 3의 S335단계에서 예측한 HVAC의 소비전력을 기반으로 ESS 배터리의 방전 전력을 분배하는 스케쥴링을 하기 위하여 상기 예측 HVAC의 소비전력과 ESS 배터리의 전력량을 비교할 수 있다. 비교 결과 예측 소비전력이 ESS 배터리의 충전 전력량보다 높지 않은 경우, 상기 에너지 관리 장치(160)는 HVAC의 고효율 운전을 축소하여 실외기의 부분 부하 운전을 감소시킬 수 있다. 또한 comfortable bandwidth를 축소시키며, Setpoint를 하강시켜 평균적으로 낮은 온도를 유지할 수 있도록 조절할 수 있다. 따라서 상기 에너지 관리 장치(160)는 예측한 소비전력보다 더 많은 전력을 ESS 배터리로부터 사용하여 ESS 배터리의 충전 전력량을 잔여량 없이 사용할 수 있게끔 조절한다. 이와 같은 HVAC의 운전을 통하여 상기 에너지 관리 장치(160)는 ESS의 투자수익률(return on investment, ROI)을 증가시킬 수 있다.
그러나 비교 결과 예측 소비전력이 ESS 배터리의 충전 전력량보다 높은 경우, 상기 에너지 관리 장치(160)는 HVAC의 고효율 운전을 확대하여 실외기의 부분 부하 운전을 증가 시킬 수 있다. 또한 에너지 관리 장치(160)는 Comfortable Bandwidth를 증가시키고, Setpoint를 증가시킬 수 있다. 또한 에너지 관리 장치(160)는 S1140단계에서 빌딩의 구역별로 HVAC의 운전을 조절하여 중요도가 높은 구역(zone) 위주로 HVAC를 운전하고 그렇지 않은 구역에서는 HVAC운전을 정지할 수 있다. 이와 같은 구역별 HVAC의 운전에 대해서는 도12에서 상세히 설명한다.
또한 상기 에너지 관리 장치(160)는 창문에 설치되어 있는 감지 센서 등을 이용하여 창문의 개폐를 확인할 수 있으며, 마찬가지로 블라인드에 설치되어 있는 감지 센서 등을 이용하여 블라인드의 상태를 확인할 수 있다. 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 확인 결과를 경보음이나 알람음 등으로 사용자에게 알려 사용자로 하여금 창문을 닫거나 블라인드를 내리는 것을 요청하여 HVAC를 효율적으로 운영할 수 있는 환경을 만들 수 있다.
상기와 같은 에너지 관리 장치(160)의 동작으로 인하여 ESS 배터리의 충전 전력량을 초과하게 되는 경우에 외부 전력을 사용하여 초과요금이 발생하게 되는 것을 방지할 수 있게 된다. 또한, 에너지 관리 장치(160)는 예측한 소비전력보다는 작은 ESS 배터리의 충전 전력량을 효율적으로 사용할 수 있다.
도 12은 본 발명의 실시예에 따른 도 11의 S1140단계의 에너지 관리 장치가 구역별로 HVAC의 작동을 제어하는 것을 도시하는 도면이다.
도 12(a)는 우선 순위가 높은 구역의 HVAC를 선 가동하는 것을 제어하는 과정을 도시하는 순서도이다. 에너지 관리 장치(160)는 ESS 배터리의 한정된 용량을 대응하기 위한 방법으로 상기 방법을 이용한다. 즉, 에너지 관리 장치(160)는 재실자가 없고 중요도가 떨어지는 구역의 HVAC를 우선적으로 정지시키고, 사용자에 의해 입력된 중요도가 높은 구역은 HVAC의 정지 예외 조건을 적용할 수 있다. 또한 상기 운영으로 인해 절약된 전력을 중요도가 높은 구역에 집중적으로 공급함으로써, 한정된 전력의 효율적 분배가 가능하다.
보다 구체적으로 S1200에서 상기 에너지 관리 장치(160)는 구역 내의 인체 감지 센서와 CO2 센서, 스마트 기기의 연결여부 중 적어도 하나를 통하여 재실자 존재 여부를 감지할 수 있다. 에너지 관리 장치(160)는 상기 인체 감지 센서로 내부에 재실자가 있어 움직임이 있는지 여부를 감지할 수 있다. 또한, 에너지 관리 장치(160)는 CO2센서를 이용하여 구역 내의 공기 질을 파악하고, 이를 이용하여 재실자의 밀도를 확인한다. 에너지 관리 장치(160)는 상기 CO2센서로 확인한 결과에 상기 인체 감지 센서를 이용하여 오차를 보정할 수 있다. 에너지 관리 장치(160)는 스마트기기의 연결 여부 및 기록 등을 이용하여 해당 층의 사용자가 상주하는지 여부를 판단 할 수 있다. 에너지 관리 장치(160)는 상기 스마트기기의 연결 여부 및 기록 등을 이용하여 얻은 결과에 상기 인체 감지 센서를 이용하여 오차를 보정할 수 있다.
S1210에서 에너지 관리 장치(160)는 고 부하 요금 시간대에 상기 감지된 구역들 중 사용자가 미리 설정한 기준 중요도 미만인 구역의 HVAC를 정지시킬 수 있다. 에너지 관리 장치(160)는 업무 시설 위주의 기준 층을 정하고 사용자로부터 구역별 중요도를 미리 입력 받아 저장부에 저장해놓을 수 있다. 예를 들어, 사용자는 사람이 자주 드나드는 곳과 HVAC가 정지되면 큰 문제가 발생할 구역에 중요도를 높게 부여할 수 있다. 또한 에너지 관리 장치(160)는 사용자로부터 상기 HVAC의 정지 예외조건을 적용할 기준 중요도를 미리 입력 받아 저장부에 저장해 놓을 수 있다. 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 복수의 센서로 재실자가 없음이 감지된 경우에도 상기 HVAC의 정지 예외 조건의 기준 중요도 이상인 구역은 HVAC의 작동을 정지시키지 않는다. 예를 들어, 대형 마트의 구역별 중요도의 경우 식품코너, 상품진열코너, 복도/로비, 주차장, 창고 순서일 수 있다. 또한 상업용 건물의 구역별 중요도의 경우 사무실, 회의실, 식당, Hall & 로비, 화장실, 지하주차장, 기계실, 전기실, 창고 순서일 수 있다.
S1220에서 에너지 관리 장치(160)는 상기 HVAC의 정지로 저장된 전력을 우선순위가 높은 구역에 집중적으로 공급한다. 이로써 에너지 관리 장치(160)는 ESS 배터리에 저장된 한정된 전력량을 효율적으로 사용할 수 있다.
도 12(b)는 우선 순위가 높은 구역의 HVAC를 선 가동하는 것을 설명하는 예시도이다. 각 구역 별로 인체 감지센서 및 CO2 감지센서가 존재한다. 각 구역별 중요도는 Hall 및 로비, 사무실1, 사무실2, 화장실, 창고, 기계실 순으로 사용자가 미리 설정하였다고 가정한다. 현재 상기 복수의 센서로 파악된 재실자가 없는 구역은 Zone4,5,6이며 이는 화장실, 창고, 기계실로서 6개의 구역들 중 중요도가 4,5,6에 해당한다. 에너지 관리 장치는 사용자로부터 미리 상기 HVAC의 정지 예외 조건을 적용할 기준 중요도를 입력 받을 수 있다. 만약 상기 기준 중요도가 3라면 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 재실자가 없는 구역의 HVAC의 작동을 모두 정지시킨다. 다만, 예를 들어, 사용자가 상기 에너지 관리 장치(160)에 상기 기준 중요도를 4로 설정해 놓는다면 화장실의 경우 재실자가 없더라도 중요도가 4로 설정되어 있는 바 상기 에너지 관리 장치(160)는 HVAC의 작동을 정지시키지 않는다. 상기 에너지 관리 장치(160)는 상기 HVAC의 작동을 정지함으로 절약한 전력을 중요도가 높은 Hall 및 로비나 사무실에 공급할 수 있다. 이로써, 구역별로 ESS 배터리의 용량 내에서 보다 효율적인 전력 운용이 가능하다.
도 13은 본 발명의 실시예에 따른 에너지 관리 장치 내부 구조를 도시하는 블록도이다.
도 13을 참고하면, 본 발명의 에너지 관리 장치(160)는 저장부(1305), 외부 정보 획득부(1310), 제어부(1315), 표시부(1320)을 포함한다.
저장부(1305)는 에너지 관리 장치(160)의 제어에 필요한 정보들을 저장한다. 저장부(1305)는 미리 저장된 정보 및 상기 외부정보획득부(1310)가 획득한 모든 정보를 저장할 수 있다. 상기 미리 정보라 함은 과거 데이터베이스일 수 있다. 과거 데이터 베이스에는 과거 날짜 별 온도 상승 인자와 사용자 설정에 의한 HVAC의 온도 조절에 따른 실내 온도 변화 패턴 정보가 포함될 수 있다. 상기 과거 데이터베이스에는 날짜 별 시간에 따른 HVAC의 소비전력량의 정보를 더 포함할 수 있다. 상기 온도 상승 인자는 재실자 수, 재실자 온도, 실내와 실외온도 차, 건물 열전도율, 발열장치, 실내 습도, 건물 개폐정도, 태양광 복사열 차단정도,　인접 건물의 밀집도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다. 상기 제어부(1315)는 저장부(1305)에 저장된 정보를 이용하여 ESS등을 제어할 수 있다.
외부정보획득부(1310)는 HVAC의 운전을 통하여 온도 변화 패턴 및 온도 상승 요인 정보를 획득할 수 있다. 상기 획득한 온도 상승 요인은 재실자 수, 재실자 온도, 실내와 실외온도 차, 건물 열전도율, 발열장치, 실내 습도, 건물 개폐정도, 태양광 복사열 차단정도,　인접 건물의 밀집도 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 한다. 또한 외부정보획득부(1210)는 배터리의 종류 및 특성 정보 및 배터리의 잔여 용량 정보를 획득한다. 또한, 외부정보획득부(1210)는 HVAC의 과거 소비전력 정보를 획득할 수 있으며, 이를 포함하여 전력 수요의 예측, 전기요금, 날씨 정보 및 ESS 배터리의 특성의 정보를 획득할 수 있다.
제어부(1315)는 본 발명의 실시 예에 따른 에너지 관리 장치의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부(1315)는 고 부하 요금 시간대 ( 예를 들어, 제1요금 시간대)에 공조기(Heating, Ventilation, and Air Conditioning, HVAC)를 시범 운행하여 획득한 정보에 기반하여 미리 저장된 정보에서 실내 온도 변화 패턴을 추출 하고, 상기 추출한 실내 온도 변화 패턴에 기반하여 상기 시범 운행 이후에 도래할 제1 요금 시간대의 온도 변화 패턴을 예측하고, 상기 예측한 온도 변화 패턴을 기반으로 상기 HVAC의 소비 전력량을 예측하고, 상기 시범 운행 이후에 도래한 상기 제1 요금 시간대에 상기 예측한 HVAC의 소비 전력량을 기반으로 에너지 저장 장치(Energy storage system, ESS) 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링하는 것을 제어한다.
또한, 제어부(1315)는 상기 시범 운행 이후에 도래한 제1요금 시간대 사이에 제2요금 시간대가 있는 경우 상기 제2 요금 시간대에 외부 전력을 이용하여 상기 ESS 배터리를 충전하고, 상기 제2요금 시간대에 외부 전력을 이용하여 상기 HVAC를 운행하여 온도를 하강시키는 것을 제어한다.
또한, 제어부(1315)는 상기 예측한 HVAC의 사용 전력이 ESS 내부의 배터리의 저장 전력을 초과하는 경우, 각 구역의 재실자 유무를 감지하고, 상기 재실자가 없다고 감지된 구역의 HVAC 작동을 정지할지 여부를 결정하고, 상기 결정에 따라 일정 구역의 HVAC 작동을 정지하는 것을 제어한다.
본 발명의 실시예에 따른 온도 조절 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
한편, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시 예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
100 : 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)
110 : 배터리
120 : 배터리관리장치
130 : 전력변환장치
140 : 전력부하
150 : 전력망
155 : 발전소
160 : 에너지 관리 장치

Claims (26)

  1. 실내 온도 조절 방법에 있어서, 상기 온도 조절 방법은,
    제1 고 요금 시간대에서 공조기(Heating, Ventilation, and Air Conditioning, HVAC) 시스템을 운행하여 획득한 정보에 기반하여 실내 온도 변화 패턴을 획득하는 단계;
    상기 획득한 실내 온도 변화 패턴에 기반하여 상기 제1 고 요금 시간대 이후에 도래하는 제2 고 요금 시간대의 실내 온도 변화 패턴을 예측하는 단계;
    상기 예측한 실내 온도 변화 패턴을 기반으로 상기 공조기 시스템의 소비 전력량을 예측하는 단계; 및
    상기 제2 고 요금 시간대에서 상기 예측한 공조기 시스템의 소비 전력량을 기반으로 에너지 저장 장치(Energy storage system, ESS) 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링하는 단계;
    상기 예측된 공조기 시스템의 소비 전력량이 상기 ESS 배터리의 충전 전력량을 초과하는 경우, 상기 소비 전력량을 감소시키기 위해, 각 구역의 우선순위에 기반하여 결정된 특정 구역에서의 상기 공조기 시스템의 운행을 제어하는 단계를 포함하며,
    상기 제1 고 요금 시간대 및 상기 제2 고 요금 시간대는 단위 공급 전력 당 요금이 미리 설정된 금액 이상인 시간대인 것을 특징으로 하는 온도 조절 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 획득한 정보는 상기 공조기 시스템을 운행한 구간에서 미리 설정된 온도 범위 내에서 실내 온도를 상승 및 하강시키며 기록한 온도 변화 패턴의 변화율과 온도 상승 인자를 포함하고,
    상기 실내 온도 변화 패턴은 과거 날짜 별 온도 상승 인자와 날짜 별 온도 변화 패턴을 포함하는 미리 저장된 정보에 기반하여 획득되며, ,
    상기 미리 저장된 정보에서 실내 온도 변화 패턴을 획득하는 단계는,
    상기 획득한 온도 상승 인자와 동일한 온도 상승 인자를 가지는 날짜들을 획득하는 단계; 및
    상기 획득된 날짜들의 온도 변화 패턴 중 상기 획득한 변화율과 가장 유사한 변화율을 가지는 온도 변화 패턴을 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 온도 조절 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 실내 온도 변화 패턴을 예측하는 단계는,
    상기 획득한 날짜 별 실내 온도 변화 패턴의 변화율과 상기 획득한 변화율에 기반하여 계산한 오차를 보정하여 실내 온도 변화 패턴의 변화율을 계산하는 단계;
    상기 계산한 변화율을 이용하여 실내 온도 변화 패턴의 주기를 계산하는 단계; 및
    상기 계산한 주기를 이용하여 상기 실내 온도 변화 패턴을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 온도 조절 방법.
  5. 제 3 항에 있어서, 상기 미리 저장된 정보는 날짜 별 시간에 따른 공조기 시스템의 소비전력량을 더 포함하는 것을 특징으로 하고,
    상기 공조기 시스템의 소비전력을 예측하는 단계는,
    상기 미리 저장된 정보에서 실내 온도 변화 패턴을 획득한 날짜의 공조기 시스템의 시간에 따른 소비전력량을 획득하는 단계; 및
    상기 획득한 공조기 시스템의 시간에 따른 소비 전력량과 상기 예측한 실내 온도 변화 패턴을 고려하여 상기 제2 고 요금 시간대의 공조기 시스템의 시간에 따른 소비전력을 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 온도 조절 방법.
  6. 제 1 항에 있어서, 상기 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링하는 단계는,
    배터리 관리 장치로부터 배터리의 전력량에 대한 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 예측한 공조기 시스템의 소비 전력량을 기반으로 상기 배터리의 방전 전력량을 상기 제2 고 요금 시간대에 시간에 따라 분배하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 온도 조절 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1 고 요금 시간대 및 상기 제2 고 요금 시간대 사이에 중간 요금 시간대가 있는 경우,
    상기 중간 요금 시간대에 외부 전력을 이용하여 상기 ESS 배터리를 충전하는 단계; 및
    상기 중간 요금 시간대에 외부 전력을 이용하여 상기 공조기 시스템을 작동하여 온도를 하강시키는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 온도 조절 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 중간 요금 시간대의 단위 공급 전력 당 요금은 상기 제1 고 요금 시간대의 요금보다 낮은 것을 특징으로 하는 온도 조절 방법.
  9. 제 1 항에 있어서, 상기 공조기 시스템의 소비 전력을 예측하는 단계 및 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링하는 단계는,
    외부로부터 전력 수요의 예측, 전기요금, 날씨 정보 및 ESS의 특성 중 적어도 어느 하나의 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 외부로부터 획득한 정보 중 적어도 어느 하나를 추가적으로 고려하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 온도 조절 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 예측한 공조기 시스템의 사용 전력이 ESS 내부의 배터리의 저장 전력을 초과하는 경우,
    각 구역의 재실자 유무를 감지하는 단계;
    재실자가 없다고 감지된 구역의 공조기 시스템의 작동을 정지할지 여부를 미리 설정된 구역별 중요도에 기반하여 결정하는 단계; 및
    상기 결정에 따라 일정 구역의 공조기 시스템의 작동을 정지하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 온도 조절 방법.
  11. 온도 조절 장치에 있어서, 상기 장치는,
    외부로부터 정보를 획득하는 외부 정보 획득부;
    상기 외부로부터 획득한 정보 및 미리 저장된 정보를 저장하는 저장부; 및
    제1 고 요금 시간대에서 공조기(Heating, Ventilation, and Air Conditioning, HVAC) 시스템을 운행하여 획득한 정보에 기반하여 실내 온도 변화 패턴을 획득하고,
    상기 획득한 실내 온도 변화 패턴에 기반하여 상기 제1 고 요금 시간대 이후에 도래하는 제2 고 요금 시간대의 실내 온도 변화 패턴을 예측하고,
    상기 예측한 실내 온도 변화 패턴을 기반으로 상기 공조기 시스템의 소비 전력량을 예측하고,
    상기 제2 고 요금 시간대에서 상기 예측한 공조기 시스템의 소비 전력량을 기반으로 에너지 저장 장치(Energy storage system, ESS) 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링하며,
    상기 예측된 공조기 시스템의 소비 전력량이 상기 ESS 배터리의 충전 전력량을 초과하는 경우, 상기 소비 전력량을 감소시키기 위해, 각 구역의 우선순위에 기반하여 결정된 특정 구역에서의 상기 공조기 시스템의 운행을 제어하도록 제어하는 제어부를 포함하고,
    상기 제1 고 요금 시간대 및 상기 제2 고 요금 시간대는 단위 공급 전력 당 요금이 미리 설정된 금액 이상인 시간대인 것을 특징으로 하는 온도 조절 장치.
  12. 삭제
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 공조기 시스템을 운행하여 획득한 정보는 상기 공조기 시스템을 운행한 구간에서 미리 설정된 온도 범위 내에서 실내 온도를 상승 및 하강시키며 기록한 온도 변화 패턴의 변화율과 온도 상승 인자를 포함하고,
    상기 실내 온도 변화 패턴은 과거 날짜 별 온도 상승 인자와 날짜 별 온도 변화 패턴을 포함하는 미리 저장된 정보에 기반하여 획득되며,
    상기 제어부는, 상기 미리 저장된 정보에서 실내 온도 변화 패턴을 추출하는데 있어서, 상기 획득한 온도 상승 인자와 동일한 온도 상승 인자를 가지는 날짜들을 획득하고, 상기 획득된 날짜들의 온도 변화 패턴 중 상기 획득한 변화율과 가장 유사한 변화율을 가지는 온도 변화 패턴을 획득하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 온도 조절 장치.
  14. 제 13 항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 온도 변화 패턴을 예측하는데 있어서,
    상기 획득한 날짜 별 실내 온도 변화 패턴의 변화율과 상기 획득한 변화율에 기반하여 계산한 오차를 보정하여 실내 온도 변화 패턴의 변화율을 계산하고, 상기 계산한 변화율을 이용하여 실내 온도 변화 패턴의 주기를 계산하고, 상기 계산한 주기를 이용하여 상기 실내 온도 변화 패턴을 예측하도록 제어하도록 더 제어하는 것을 특징으로 하는 온도 조절 장치.
  15. 제 13 항에 있어서, 상기 미리 저장된 정보는 날짜 별 시간에 따른 공조기 시스템의 소비전력량을 더 포함하는 것을 특징으로 하고,
    상기 제어부는, 상기 공조기 시스템의 소비전력을 예측하는데 있어서,
    상기 미리 저장된 정보에서 실내 온도 변화 패턴을 획득한 날짜의 공조기 시스템의 시간에 따른 소비전력량을 획득하고, 상기 획득한 공조기의 시간에 따른 소비전력량과 상기 예측한 온도 변화 패턴을 고려하여 상기 제2 고 요금 시간대의 공조기의 시간에 따른 소비전력을 예측하도록 더 제어하는 것을 특징으로 하는 온도 조절 장치.
  16. 제 11 항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링하는데 있어서,
    배터리 관리 장치로부터 배터리의 전력량에 대한 정보를 획득하고, 상기 예측한 공조기 시스템의 소비 전력량을 기반으로 상기 배터리의 방전 전력량을 상기 제2 고 요금 시간대에 시간에 따라 분배하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 온도 조절 장치.
  17. 제 11 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 제1 고 요금 시간대 및 상기 제2 고 요금 시간대 사이에 중간 요금 시간대가 있는 경우,
    상기 중간 요금 시간대에 외부 전력을 이용하여 상기 ESS 배터리를 충전하고, 상기 중간 요금 시간대에 외부 전력을 이용하여 상기 공조기 시스템을 운행하여 온도를 하강시키도록 제어하는 것을 특징으로 하는 온도 조절 장치.
  18. 제17항에 있어서, 상기 중간 요금 시간대의 단위 공급 전력 당 요금은,
    상기 제1 고 요금 시간대의 요금보다 낮은 것을 특징으로 하는 온도 조절 장치.
  19. 제 11 항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 공조기 시스템의 소비 전력을 예측하고, 배터리의 방전 전력량을 스케쥴링하는데 있어서,
    외부로부터 전력 수요의 예측, 전기요금, 날씨 정보 및 ESS의 특성 중 적어도 어느 하나의 정보를 획득하고, 상기 외부로부터 획득한 정보 중 적어도 어느 하나를 추가적으로 고려하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 온도 조절 장치.
  20. 제 11 항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 예측한 공조기 시스템의 사용 전력이 ESS 내부의 배터리의 저장 전력을 초과하는 경우,
    각 구역의 재실자 유무를 감지하고, 재실자가 없다고 감지된 구역의 공조기 시스템 작동을 정지할지 여부를 미리 설정된 구역별 중요도에 기반하여 결정하고, 상기 결정에 따라 일정 구역의 공조기 시스템 작동을 정지하도록 더 제어하는 것을 특징으로 하는 온도 조절 장치.
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