KR102474936B1 - Ai 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템 - Google Patents
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Abstract
빌딩 설비의 동작을 실시간 계측하여 빌딩 설비 계측값을 생성하는 계측 센서; 빌딩 설비 계측값에 기반하여 빌딩 설비의 전력 사용 상황을 모니터링하고 빌딩 설비 자동 제어값을 생성하며, 빌딩 설비 자동 제어값을 이용하여 빌딩 설비를 자동 제어하는 빌딩 자동제어 서버; 빌딩 자동제어 서버에서 모니터링되는 빌딩 설비의 전력 사용 상황을 표시하는 사용자 단말을 포함하고, 빌딩 자동제어 서버의 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 실시간 설정 모듈은, 사용자 정보 데이터베이스에 저장된 사용자 정보를 참조하여 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위를 실시간 판단하되, 사용자 정보에 따른 각 사용자의 최적 온도를 우선적으로 고려하여 사용자 단말의 빌딩 설비 제어 명령을 BAS(의 빌딩 설비 제어 명령 및 BEMS의 빌딩 설비 제어 명령보다 우선 순위를 높게 판단하도록 구성된다.
Description
본 발명은 빌딩 시스템에 관한 것으로서, 구체적으로는 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템에 관한 것이다.
인텔리전트 빌딩(intelligent building)이나 스마트 빌딩의 경우 BAS(building automation system)의 의해 빌딩을 자동 제어하고 관리하도록 구성된다.
BEMS(building energy management system)의 경우에는 빌딩의 에너지 관리와 효율 제고를 위해 이용된다.
BAS와 BEMS는 별도로 이용되고 있기도 하고, BAS가 설치된 빌딩에 BEMS가 추가로 설치되기도 한다.
이러한 경우, BAS의 자동 제어 명령과 BEMS의 자동 제어 명령이 서로 상충되기도 한다. 이러한 경우에는 어느 자동 제어 명령을 먼저 실행할지 그리고 어떠한 방식으로 실행할지에 대해서 명확한 기준이 없다.
그리고 먼저 실행된 자동 제어 명령이 있는 경우 그 실행이 완료되기도 전에 상충되는 자동 제어 명령에 의해 반대되는 제어가 실행되기도 한다.
이에, 일관성이 없거나, 제대로 된 제어가 완료되지 못한 채로 빌딩 자동 제어가 이루어지고 있는 실정이다.
본 발명의 목적은 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템은, 빌딩 설비의 동작을 실시간 계측하여 빌딩 설비 계측값을 생성하는 계측 센서; 상기 계측 센서에서 생성된 빌딩 설비 계측값에 기반하여 상기 빌딩 설비의 전력 사용 상황을 모니터링하고 빌딩 설비 자동 제어값을 생성하며, 생성된 빌딩 설비 자동 제어값을 이용하여 상기 빌딩 설비를 자동 제어하는 빌딩 자동제어 서버; 상기 빌딩 자동제어 서버에서 모니터링되는 빌딩 설비의 전력 사용 상황을 표시하고, 빌딩 설비 제어 명령을 생성하는 사용자 단말을 포함하도록 구성될 수 있다.
이때, 상기 사용자 정보는, 사용자 별로 선호하는 냉난방 환경 정보로 구성될 수 있다.
여기서, 상기 빌딩 자동제어 서버는, BAS 및 BEMS의 빌딩 설비 제어 명령과 상기 사용자 단말에서 생성되는 빌딩 설비 제어 명령을 각각 실시간 확인하는 빌딩 설비 제어 명령 실시간 확인 모듈; 상기 빌딩 설비 제어 명령 실시간 확인 모듈에서 실시간 확인되는 BAS의 빌딩 설비 제어 명령, 상기 BEMS의 빌딩 설비 제어 명령 및 상기 사용자 단말의 빌딩 설비 제어 명령이 상호 상충하는지 판단하고, 판단 결과 상호 상충하는 경우 상호 상충하는 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위를 실시간 판단하여 설정하는 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 실시간 설정 모듈; 상기 계측 센서에서 생성된 빌딩 설비 계측값이 실시간 누적 저장되는 빌딩 설비 계측값 데이터베이스; 빌딩 내 각 구역에 출입하는 사용자를 인증하는 사용자 출입 인증 모듈; 상기 사용자 출입 인증 모듈에서 인증된 사용자 및 상기 빌딩 설비 계측값 데이터베이스에 실시간 누적 저장된 빌딩 설비 계측값을 동기화하여 각 사용자에 대한 사용자 정보를 구축하는 사용자 정보 구축 모듈; 상기 사용자 정보 구축 모듈에 구축된 사용자 정보가 저장되는 사용자 정보 데이터베이스를 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 실시간 설정 모듈은, 상기 사용자 정보 데이터베이스에 저장된 사용자 정보를 참조하여 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위를 실시간 판단하되, 사용자 정보에 따른 각 사용자의 최적 온도를 우선적으로 고려하여 상기 사용자 단말의 빌딩 설비 제어 명령을 상기 BAS의 빌딩 설비 제어 명령 및 상기 BEMS의 빌딩 설비 제어 명령보다 우선 순위를 높게 판단하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 빌딩 자동제어 서버는, 상기 BEMS의 빌딩 설비 제어 명령에 따른 빌딩 설비 제어 시간을 설정하고, 설정된 빌딩 설비 제어 시간 중에 발생되는 상기 BAS의 에너지 절감을 위한 빌딩 설비 제어 명령을 블록킹(blocking)하는 빌딩 설비 제어 명령 블록킹 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 빌딩 자동제어 서버는, 상기 사용자 출입 인증 모듈에서 인증된 사용자의 누적된 출입 인증 시각을 고려하여 상기 사용자의 입실 시각 시각보다 전기 요금이 더 저렴한 입실 이전 시간대에 상기 BEMS가 해당 사용자의 공간에 대한 냉난방 제어를 미리 할 수 있도록 제어하는 전기 요금 참조 자동 제어 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 빌딩 자동제어 서버는, 상기 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 실시간 설정 모듈에서 설정된 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위에 따라 해당 빌딩 설비를 실시간 제어하는 빌딩 설비 자동 제어 모듈; 상기 빌딩 설비 자동 제어 모듈의 빌딩 설비 자동 제어값 및 상기 빌딩 설비 계측값 데이터베이스에 실시간 누적 저장되는 빌딩 설비 계측값을 상호 동기화하여 상기 빌딩 설비의 동작을 실시간 모니터링하는 빌딩 설비 모니터링 모듈; 상기 빌딩 설비 모니터링 모듈의 실시간 모니터링 결과에 기반하여 상기 빌딩 설비의 전력 사용량을 실시간 분석하는 전력 사용량 분석 모듈; 상기 빌딩 설비 모니터링 모듈의 실시간 모니터링 결과에 기반하여 상기 빌딩 설비의 전력 사용량을 실시간 예측하는 전력 사용량 예측 모듈; 상기 빌딩 설비 모니터링 모듈의 실시간 모니터링 결과, 상기 전력 사용량 분석 모듈의 실시간 분석 결과 및 상기 전력 사용량 예측 모듈의 실시간 예측 결과에 따라 해당 빌딩 설비에 대한 경보를 출력하는 경보 출력 모듈; 상기 빌딩 설비 모니터링 모듈의 실시간 모니터링 결과에 상기 전력 사용량 분석 모듈의 분석 결과 및 상기 전력 사용량 예측 모듈의 예측 결과를 연동하여 빌딩 설비 운전을 기계학습하는 빌딩 설비 운전 기계학습 모듈; 상기 빌딩 설비 운전 기계학습 모듈의 기계학습에 따른 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터가 저장되는 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈; 상기 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈에 저장된 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터를 이용하여 상기 빌딩 설비의 디지털 트윈 환경을 구축하고, 상기 빌딩 설비 계측값 데이터베이스에 실시간 누적 저장된 빌딩 설비 계측값을 이용하여 상기 구축된 디지털 트윈 환경에서 상기 빌딩 설비의 동작을 구현하는 디지털 트윈 예측 엔진 모듈; 상기 디지털 트윈 예측 엔진 모듈에 의해 디지털 트윈 환경에서 구현되는 빌딩 설비의 동작을 출력하는 디지털 트윈 출력 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 빌딩 자동제어 서버는, 상기 BAS 및 상기 BEMS의 상호 상충하는 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위 조건을 설정하는 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건 설정 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건 설정 모듈은, 에너지 절감과 무관하게 우선 실행되어야 하는 비-에너지절감 우선 제어 명령, 에너지 절감을 위한 에너지절감 제어 명령, 에너지 절감과 무관하나 우선 실행될 필요가 없는 비-에너지절감 일반 제어 명령의 순서로 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위 조건을 설정하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 빌딩 자동제어 서버는, 상기 빌딩 설비의 실시간 동작을 상기 디지털 트윈 예측 엔진 모듈에 의한 디지털 트윈 환경에서 소정 시간 앞선 시점에서 미리 구현할 수 있도록 상기 디지털 트윈 구현 속도를 소정 범위 내에서 높여 설정하는 디지털 트윈 구현 속도 설정 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 빌딩 자동제어 서버는, 상기 디지털 트윈 출력 모듈에 의해 디지털 트윈 환경에서 소정 시간 앞선 시점에서 구현되어 출력되는 빌딩 설비의 동작을 이용하여 상기 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비 계측값을 실시간으로 미리 예측하는 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈; 상기 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈에서 실시간으로 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비 계측값을 기반으로 상기 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비의 에너지 이상 상황을 실시간으로 미리 예측하는 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈; 상기 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈에서 실시간으로 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황을 해결하기 위한 디지털 트윈 환경에서의 다수 시나리오의 빌딩 설비 자동 제어값을 실시간으로 산출하는 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 빌딩 자동제어 서버는, 상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈에 의해 실시간으로 산출되는 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비 자동 제어값을 상기 디지털 트윈 예측 엔진 모듈에 적용하여 상기 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비의 동작을 구현하도록 제어하는 디지털 트윈 자동 제어 모듈; 상기 디지털 트윈 자동 제어 모듈의 제어 결과 상기 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈에서 에너지 이상 상황이 예측되지 않는 경우, 상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈에 의해 실시간으로 산출된 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비 자동 제어값을 상기 빌딩 설비 자동 제어 모듈에 적용하는 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 빌딩 자동제어 서버는, 상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈에 의해 빌딩 설비 자동 제어값이 상기 빌딩 설비 자동 제어 모듈에 적용된 경우, 상기 전력 사용량 분석 모듈의 분석 결과 및 상기 전력 사용량 예측 모듈의 예측 결과에 기반하여 상기 빌딩 설비의 에너지 이상 상황을 실시간 감시하는 빌딩 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈; 상기 빌딩 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈의 실시간 감시 결과 상기 빌딩 설비의 에너지 이상 상황이 감지되지 않는 경우, 상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈에 의해 실시간으로 산출된 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비 자동 제어값에 기반하여 상기 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건 설정 모듈의 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건을 변경하는 디지털 트윈 자동 제어값 기반 제어 명령 우선 순위 조건 변경 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 빌딩 자동제어 서버는, 상기 디지털 트윈 자동 제어값 기반 제어 명령 우선 순위 조건 변경 모듈에서 변경된 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건에 따라 후순위로 수행되는 빌딩 설비 제어 명령의 적용 시점을 상기 전력 사용량 분석 모듈의 분석 결과 및 상기 전력 사용량 예측 모듈의 예측 결과에 기반하여 실시간 설정하는 빌딩 설비 제어 명령 적용 시점 실시간 설정 모듈; 상기 전력 사용량 분석 모듈의 분석 결과 및 상기 전력 사용량 예측 모듈의 예측 결과를 상기 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈에서 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황과 상호 동기화하여 실시간 대비하는 빌딩 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈; 상기 빌딩 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈의 실시간 대비 결과 상호 동기화된 분석 결과 및 예측 결과와 상기 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황 간에 차이가 발생하는지 판단하고, 판단 결과 차이가 발생한 경우, 해당 분석 결과 및 예측 결과와 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황을 이용하여 상기 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈에 저장된 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터를 보완하는 빌딩 설비 운전 기계학습 보완 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
상술한 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템에 의하면, 디지털 트윈을 이용하여 건물의 에너지 사용에 관한 가까운 미래 시점의 동작과 효율을 미리 구현하도록 구성됨으로써, 빌딩의 전력 사용의 효율을 높이고 전력 사용에 관한 이상 현상이나 과도한 소비나 낭비를 미연에 방지할 수 있는 효과가 있다.
또한, 기존의 BAS의 자동 제어 명령과 BEMS의 자동 제어 명령 간에 상충이 되는 경우, 상충되는 자동 제어 명령을 분석하여 그 실행의 우선 순위를 자동 설정하도록 구성됨으로써, 사용자의 수동적인 개입없이도 자율적으로 빌딩의 에너지 관리를 가능하게 하는 효과가 있다.
무엇보다도 사용자의 출입 인증 기록에 따라 사용자 별로 냉난방 환경을 분석하고, 사용자별 냉난방 환경에 따라 구역 별로 빌딩 에너지 관리를 우선적으로 실행하고, 차선으로서 빌딩 에너지 절감을 위한 관리를 하도록 구성됨으로서, 사용자 환경을 우선시 하면서 빌딩 에너지도 절감할 수 있는 효과가 있다.
그리고 사용자의 출입 인증 기록을 통해 주요 출근 시간 등을 파악하고, 출근 시간 이전이라도 전기 요금이 저렴한 시간대에 미리 자동으로 냉난방 관리를 하도록 구성됨으로써, 냉난방 비용을 줄일 수 있는 효과가 있다.
특히, BAS의 자동 제어 명령과 BEMS의 자동 제어 명령 간에 상충이 발생할 때, 어느 자동 제어 명령을 우선 실행할지 그리고 그 후순위의 자동 제어 명령을 언제 실행할지를 디지털 트윈을 통해 분석하고 실제의 빌딩 제어에 자동 적용하도록 구성됨으로써, 오류없이 가장 적합하고 적절한 빌딩 제어와 관리를 하는 것은 물론 이러한 자동 제어를 적시에 수행할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템의 블록 구성도이다.
도 2 내지 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 단말의 전력 사용 모니터링 화면의 예시도이다.
도 2 내지 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 단말의 전력 사용 모니터링 화면의 예시도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템의 블록 구성도이고, 도 2 내지 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 사용자 단말의 전력 사용 모니터링 화면의 예시도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템은 계측 센서(100), 빌딩 자동제어 서버(200), 사용자 단말(300)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
계측 센서(100)는 빌딩 설비(10)의 동작을 실시간 계측하여 빌딩 설비 계측값을 생성하도록 구성될 수 있다. 계측 센서(100)는 빌딩 설비(10) 별로 에너지 관리에 관한 계측값을 생성하도록 구성될 수 있다.
빌딩 자동제어 서버(200)는 계측 센서(100)에서 생성된 빌딩 설비 계측값에 기반하여 빌딩 설비(10)의 전력 사용 상황을 모니터링하고 빌딩 설비 자동 제어값을 생성하도록 구성될 수 있다.
빌딩 자동제어 서버(200)는 그 생성된 빌딩 설비 자동 제어값을 이용하여 빌딩 설비(10)를 자동 제어하도록 구성될 수 있다. 여기서, 빌딩 설비 자동 제어값은 디지털 트윈 환경에서 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(217)에 의해 산출되는 값으로 구성될 수 있다. 그리고 디지털 트윈 환경은 실제 빌딩 설비(10)의 동작 시점으로부터 가까운 미래 시점(예를 들어, 5분, 10분, 1시간 등)을 상정하여 구현되도록 구성될 수 있다.
사용자 단말(300)은 빌딩 자동제어 서버(200)에서 모니터링되는 빌딩 설비(10)의 전력 사용 상황을 표시하고, 빌딩 설비 제어 명령을 생성하도록 구성될 수 있다. 사용자 단말(300)의 빌딩 설비 제어 명령은 주로 냉난방 제어에 관한 명령이 될 수 있다.
한편, 빌딩 자동제어 서버(200)는 빌딩 설비 제어 명령 실시간 확인 모듈(201), 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 실시간 설정 모듈(202), 빌딩 설비 계측값 데이터베이스(203), 사용자 출입 인증 모듈(204), 사용자 정보 구축 모듈(205), 사용자 정보 데이터베이스(206), 빌딩 설비 제어 명령 블록킹 모듈(207), 전기 요금 참조 자동 제어 모듈(208), 빌딩 설비 자동 제어 모듈(209), 빌딩 설비 모니터링 모듈(210), 전력 사용량 분석 모듈(211), 전력 사용량 예측 모듈 (212), 경보 출력 모듈(213), 빌딩 설비 운전 기계학습 모듈(214), 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈(215), 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(216), 디지털 트윈 출력 모듈(217), 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건 설정 모듈(218), 디지털 트윈 구현 속도 설정 모듈(219), 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈(220), 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(221), 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(222), 디지털 트윈 자동 제어 모듈(223), 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈(224), 빌딩 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈(225), 디지털 트윈 자동 제어값 기반 우선 순위 조건 변경 모듈(226), 빌딩 설비 제어 명령 적용 시점 실시간 설정 모듈(227), 빌딩 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈(228), 빌딩 설비 운전 기계학습 보완 모듈(229)을 포함하도록 구성될 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
빌딩 설비 제어 명령 실시간 확인 모듈(201)은 BAS(20) 및 BEMS(30)의 빌딩 설비 제어 명령과 사용자 단말(300)에서 생성되는 빌딩 설비 제어 명령을 각각 실시간 확인하도록 구성될 수 있다.
빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 실시간 설정 모듈(202)은 빌딩 설비 제어 명령 실시간 확인 모듈(201)에서 실시간 확인되는 BAS의 빌딩 설비 제어 명령, BEMS(30)의 빌딩 설비 제어 명령 및 사용자 단말(300)의 빌딩 설비 제어 명령이 상호 상충하는지 판단하고, 판단 결과 상호 상충하는 경우 상호 상충하는 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위를 실시간 판단하여 설정하도록 구성될 수 있다.
위 판단 결과 상호 상충하는 경우, 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 실시간 설정 모듈(202)은 상호 상충하는 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위를 실시간 판단하여 설정하도록 구성될 수 있다. 여기서의 상호 상충하는 빌딩 설비 제어 명령은 동일 시점의 명령일 수도 있으나, 주로 어느 하나의 빌딩 설비 제어 명령이 실행되는 동안 다른 빌딩 설비 제어 명령이 입력되는 경우가 될 수 있다.
예를 들어, BAS(20)는 에어컨디셔너(air-conditioner)의 실행 명령을 내려서 실행되고 있는 동안 BEMS(30)는 에어컨디셔너의 실행 중지 명령을 내리거나 그 반대일 수도 있다. 이러한 경우, 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 실시간 설정 모듈(202)은 먼저 실행된 제어 명령을 계속 실행해야 하는지 아니면 먼저 실행된 제어 명령을 중지하고 상충하는 나중의 제어 명령을 실행해야 하는지를 판단하도록 구성될 수 있다.
빌딩 설비 계측값 데이터베이스(203)는 계측 센서(100)에서 생성된 빌딩 설비 계측값이 실시간 누적 저장되도록 구성될 수 있다.
사용자 출입 인증 모듈(204)은 빌딩 내 각 구역에 출입하는 사용자를 인증하도록 구성될 수 있다.
사용자 정보 구축 모듈(205)은 사용자 출입 인증 모듈(204)에서 인증된 사용자 및 빌딩 설비 계측값 데이터베이스(203)에 실시간 누적 저장된 빌딩 설비 계측값을 동기화하여 각 사용자에 대한 사용자 정보를 구축하도록 구성될 수 있다.
여기서, 사용자 정보란 각 사용자 별로 선호하는 냉난방 환경에 관한 정보로서, 사용자가 주로 설정하거나 유지하고자 하는 실내 온도라든가 실내 습도 등에 관한 정보이다. 이러한 사용자 정보는 냉난방 에너지 절감보다도 각 사용자를 위해 우선적으로 고려되며, 해당 사용자가 입실한 구역 별로 적용되도록 구성될 수 있다.
사용자 정보 데이터베이스(206)는 사용자 정보 구축 모듈(205)에 구축된 사용자 정보가 저장되도록 구성될 수 있다.
여기서, 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 실시간 설정 모듈(202)은 사용자 정보 데이터베이스(206)에 저장된 사용자 정보를 참조하여 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위를 실시간 판단하되, 사용자 정보에 따른 각 사용자의 최적 온도를 우선적으로 고려하여 사용자 단말(300)의 빌딩 설비 제어 명령을 BAS(20)의 빌딩 설비 제어 명령 및 BEMS(30)의 빌딩 설비 제어 명령보다 우선 순위를 높게 판단하도록 구성될 수 있다.
빌딩 설비 제어 명령 블록킹 모듈(207)은 BEMS(30)의 빌딩 설비 제어 명령에 따른 빌딩 설비 제어 시간을 설정하고, 설정된 빌딩 설비 제어 시간 중에 발생되는 BAS(20)의 에너지 절감을 위한 빌딩 설비 제어 명령을 블록킹(blocking)하도록 구성될 수 있다.
전기 요금 참조 자동 제어 모듈(208)은 사용자 출입 인증 모듈(204)에서 인증된 사용자의 누적된 출입 인증 시각을 고려하여 사용자의 입실 시각 시각보다 전기 요금이 더 저렴한 입실 이전 시간대에 BEMS(30)가 해당 사용자의 공간에 대한 냉난방 제어를 미리 할 수 있도록 제어할 수 있다.
예를 들어, 특정 사용자의 출근 시간이 주로 오전 7시인 경우, 오전 6시 이전의 전기 요금이 7시의 전기 요금보다 더 저렴하다면, 오전 6시에 미리 냉난방을 제어한 상태로 유지해 놓는 것이 비용 절감에서 유리할 수 있다.
빌딩 설비 자동 제어 모듈(209)은 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 실시간 설정 모듈(202)에서 설정된 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위에 따라 해당 빌딩 설비(10)를 실시간 제어하도록 구성될 수 있다.
빌딩 설비 모니터링 모듈(210)은 빌딩 설비 자동 제어 모듈(209)의 빌딩 설비 자동 제어값 및 빌딩 설비 계측값 데이터베이스(203)에 실시간 누적 저장되는 빌딩 설비 계측값을 상호 동기화하여 빌딩 설비(10)의 동작을 실시간 모니터링하도록 구성될 수 있다.
전력 사용량 분석 모듈(211)은 빌딩 설비 모니터링 모듈(210)의 실시간 모니터링 결과에 기반하여 빌딩 설비(10)의 전력 사용량을 실시간 분석하도록 구성될 수 있다.
전력 사용량 예측 모듈(212)은 빌딩 설비 모니터링 모듈(210)의 실시간 모니터링 결과에 기반하여 빌딩 설비(10)의 전력 사용량을 실시간 예측하도록 구성될 수 있다.
경보 출력 모듈(213)은 빌딩 설비 모니터링 모듈(210)의 실시간 모니터링 결과, 전력 사용량 분석 모듈(211)의 실시간 분석 결과 및 전력 사용량 예측 모듈(212)의 실시간 예측 결과에 따라 해당 빌딩 설비(10)에 대한 경보를 출력하도록 구성될 수 있다.
빌딩 설비 운전 기계학습 모듈(214)은 빌딩 설비 모니터링 모듈(210)의 실시간 모니터링 결과에 전력 사용량 분석 모듈(211)의 분석 결과 및 전력 사용량 예측 모듈(212)의 예측 결과를 연동하여 빌딩 설비 운전을 기계학습하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 계측값 대비 실제 전력 사용량이 얼마나 나올지 차후에 얼마나 나올지 등을 알 수 있고, 이에 따라 어떻게 빌딩 설비(10)를 운전해야 하는지 등을 학습할 수 있다.
빌딩 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈(215)은 빌딩 설비 운전 기계학습 모듈(214)의 기계학습에 따른 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터가 저장되도록 구성될 수 있다.
디지털 트윈 예측 엔진 모듈(216)은 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈(215)에 저장된 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터를 이용하여 빌딩 설비(10)의 디지털 트윈 환경을 구축하고, 빌딩 설비 계측값 데이터베이스(203)에 실시간 누적 저장된 빌딩 설비 계측값을 이용하여 구축된 디지털 트윈 환경에서 빌딩 설비(10)의 동작을 구현하도록 구성될 수 있다.
디지털 트윈 예측 엔진 모듈(216)은 현재 시점으로부터 5분 후, 30분 후, 1 시간 후와 같은 가까운 미래 시점까지의 동작을 미리 구현해보도록 구성될 수 있다. 이를 통해 가까운 미래 시점의 에너지 사용량, 에너지 사용 임계치 초과 여부, 에너지 사용 효율 등의 에너지 이상 상황을 미리 확인할 수 있다.
디지털 트윈 출력 모듈(217)은 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(216)에 의해 디지털 트윈 환경에서 구현되는 빌딩 설비(10)의 동작을 출력하도록 구성될 수 있다.
빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건 설정 모듈(218)은 BAS(20) 및 BEMS(30)의 상호 상충하는 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위 조건을 설정하도록 구성될 수 있다.
이때, 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건 설정 모듈(218)은 에너지 절감과 무관하게 우선 실행되어야 하는 비-에너지절감 우선 제어 명령, 에너지 절감을 위한 에너지절감 제어 명령, 에너지 절감과 무관하나 우선 실행될 필요가 없는 비-에너지절감 일반 제어 명령의 순서로 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위 조건을 설정하도록 구성될 수 있다.
여기서, 빌딩 설비 자동 제어 명령은 비-에너지절감 우선 제어 명령, 에너지절감 제어 명령, 비-에너지절감 일반 제어 명령으로 분류될 수 있다.
비-에너지절감 우선 제어 명령은 에너지 절감과 무관하게 우선 실행되어야 하는 명령이다. 즉, 에너지가 다소 과도하게 소비되더라도 무조건 실행해야 하는 명령이라고 볼 수 있다.
에너지절감 제어 명령은 에너지 절감을 위한 제어 명령이라고 볼 수 있다.
비-에너지절감 일반 제어 명령은 에너지 절감과는 무관하고, 우선적으로 실행될 필요도 없는 일반적인 제어 명령이라고 볼 수 있다.
BAS(10)의 자동 제어 명령은 비-에너지절감 우선 제어 명령, 에너지절감 제어 명령, 비-에너지절감 일반 제어 명령 중 하나일 수 있고, BEMS(20)의 자동 제어 명령은 에너지절감 제어 명령일 수 있다. 그 상충하는 예에 대해서는 다음과 같이 처리할 수 있다.
먼저 BAS(10)의 비-에너지절감 우선 제어 명령과 BEMS(20)의 에너지절감 제어 명령이 서로 상충하는 경우에는 BAS(10)의 비-에너지절감 우선 제어 명령에 우선 순위를 설정하고 BEMS(20)의 에너지절감 제어 명령을 후순위로 설정할 수 있다. BEMS(20)의 에너지절감 제어 명령의 실행 중에는 이를 중지하고 BAS(10)의 비-에너지절감 우선 제어 명령을 실행하고, 그 BAS(10)의 비-에너지절감 우선 제어 명령의 실행이 완료된 후에는 다시 BEMS(20)의 에너지절감 제어 명령을 실행하도록 구성될 수 있다. 그리고 BAS(10)의 비-에너지절감 우선 제어 명령의 실행 중에 이에 상충하는 BEMS(20)의 에너지절감 제어 명령이 입력되면, BAS(10)의 비-에너지절감 우선 제어 명령의 실행이 완료된 후에 BEMS(20)의 에너지절감 제어 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.
다음으로, BAS(10)의 에너지절감 제어 명령과 BEMS(20)의 에너지절감 제어 명령이 서로 상충하는 경우에는 무조건 BEMS(20)의 에너지절감 제어 명령에 우선 순위를 설정하고, BAS(10)의 에너지절감 제어 명령은 무시하도록 구성될 수 있다.
다음으로, BAS(10)의 비-에너지절감 일반 제어 명령과 BEMS(20)의 에너지절감 제어 명령이 서로 상충하는 경우, BEMS(20)의 에너지절감 제어 명령이 실행 중인 경우에는 BAS(10)의 비-에너지절감 일반 제어 명령이 입력될 때마다 비-에너지절감 일반 제어 명령을 실행하고 그 실행이 완료되면 BEMS(20)의 에너지절감 제어 명령을 다시 재개하도록 하여 BAS(10)의 비-에너지절감 일반 제어 명령을 인터럽트(interrupt) 방식에 의해 실행하도록 구성될 수 있다.
이러한 우선 순위 설정을 명확하게 규정하여 에너지 관리 효율을 최대한 높일 수 있게 된다.
디지털 트윈 구현 속도 설정 모듈(219)은 빌딩 설비(10)의 실시간 동작을 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(216)에 의한 디지털 트윈 환경에서 소정 시간 앞선 시점에서 미리 구현할 수 있도록 디지털 트윈 구현 속도를 소정 범위 내에서 높여 설정하도록 구성될 수 있다.
디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈(220)은 디지털 트윈 출력 모듈(217)에 의해 디지털 트윈 환경에서 소정 시간 앞선 시점에서 구현되어 출력되는 빌딩 설비(10)의 동작을 이용하여 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비 계측값을 실시간으로 미리 예측하도록 구성될 수 있다.
디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(221)은 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈(220)에서 실시간으로 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비 계측값을 기반으로 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비(10)의 에너지 이상 상황을 실시간으로 미리 예측하도록 구성될 수 있다.
다시 설명하면, 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(221)에서 30분 정도 후에 에너지 이상 상황이 예측되었다면, 그러한 에너지 이상 상황을 미리 방지할 수 있도록 디지털 트윈 환경에서 빌딩 설비 자동 제어값을 자동으로 산출할 수 있다. 그리고 그 빌딩 설비 자동 제어값을 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황이 발생한 시점으로부터 소정 시점 이전에 다시 변경 설정하여 디지털 트윈 환경에서의 동작을 다시 구현하도록 구성될 수 있다.
디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(222)은 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(221)에서 실시간으로 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황을 해결하기 위한 디지털 트윈 환경에서의 다수 시나리오의 빌딩 설비 자동 제어값을 실시간으로 산출하도록 구성될 수 있다.
여기서, 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(222)은 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비 자동 제어값을 다수의 시나리오에 따라 산출할 수 있으며, 디지털 트윈 자동 제어 모듈(218)은 다수의 시나리오에 따른 빌딩 설비 자동 제어값에 따라 디지털 엔진 예측 제어 모듈(211)을 제어하여 디지털 트윈 환경에서의 동작을 동시에 병렬로 구현하도록 구성될 수 있다.
여러 시나리오의 빌딩 설비 자동 제어값을 병렬 구현하는 경우, 디지털 트윈 구현 속도 설정 모듈(214)은 디지털 트윈의 구현 속도를 자동으로 더 높여 신속하게 예측하고 선택하도록 구성될 수 있다.
디지털 트윈 자동 제어 모듈(223)은 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(222)에 의해 실시간으로 산출되는 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비 자동 제어값을 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(216)에 적용하여 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비(10)의 동작을 구현하도록 제어할 수 있다.
디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈(224)은 디지털 트윈 자동 제어 모듈(223)의 제어 결과 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(221)에서 에너지 이상 상황이 예측되지 않는 경우, 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(222)에 의해 실시간으로 산출된 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비 자동 제어값을 빌딩 설비 자동 제어 모듈(209)에 적용하도록 구성될 수 있다.
빌딩 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈(225)은 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈(224)에 의해 빌딩 설비 자동 제어값이 빌딩 설비 자동 제어 모듈(209)에 적용된 경우, 전력 사용량 분석 모듈(211)의 분석 결과 및 전력 사용량 예측 모듈(212)의 예측 결과에 기반하여 빌딩 설비(10)의 에너지 이상 상황을 실시간 감시하도록 구성될 수 있다.
디지털 트윈 자동 제어값 기반 우선 순위 조건 변경 모듈(226)은 빌딩 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈(225)의 실시간 감시 결과 빌딩 설비(10)의 에너지 이상 상황이 감지되지 않는 경우, 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(222)에 의해 실시간으로 산출된 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비 자동 제어값에 기반하여 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건 설정 모듈(218)의 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건을 변경하도록 구성될 수 있다.
즉, 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위가 이미 설정되어 있는 경우, 이를 디지털 트윈 환경에서 제어 명령 별로 우선 순위 조건을 다르게 설정하였을 때 실제 에너지 효율이 높아지는 상황을 찾아내어 그 우선 순위 조건을 변경하도록 구성될 수 있다.
빌딩 설비 제어 명령 적용 시점 실시간 설정 모듈(227)은 디지털 트윈 자동 제어값 기반 제어 명령 우선 순위 조건 변경 모듈(226)에서 변경된 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건에 따라 후순위로 수행되는 빌딩 설비 제어 명령의 적용 시점을 전력 사용량 분석 모듈(211)의 분석 결과 및 전력 사용량 예측 모듈(212)의 예측 결과에 기반하여 실시간 설정하도록 구성될 수 있다.
즉, 디지털 트윈 환경을 통해 후순위의 빌딩 자동 제어 명령의 최적의 적용 시점을 찾아내고 이를 설정하도록 구성될 수 있다.
빌딩 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈(228)은 전력 사용량 분석 모듈(211)의 분석 결과 및 전력 사용량 예측 모듈(212)의 예측 결과를 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(221)에서 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황과 상호 동기화하여 실시간 대비하도록 구성될 수 있다.
빌딩 설비 운전 기계학습 보완 모듈(229)은 빌딩 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈(228)의 실시간 대비 결과 상호 동기화된 분석 결과 및 예측 결과와 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황 간에 차이가 발생하는지 판단하고, 판단 결과 차이가 발생한 경우, 해당 분석 결과 및 예측 결과와 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황을 이용하여 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈(215)에 저장된 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터를 보완하도록 구성될 수 있다.
그리고 그 판단 결과 차이가 발생한 경우, 해당 에너지 사용량 및 에너지 사용률과 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황을 이용하여 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈(215)에 저장된 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터를 보완하도록 구성될 수 있다. 이를 통해 기계학습 알고리즘의 정확도가 더욱 높아지게 되고, 디지털 예측 엔진을 이용한 예측이 더욱 정확하게 될 수 있다.
또한, 그 판단 결과 차이가 발생한 경우, 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(216)은 디지털 트윈에서의 동작 구현을 중지하고 차이가 발생한 시점부터 다시 디지털 트윈에서의 동작을 리셋(reset)하고 디지털 트윈의 동작을 그 시점부터 다시 자동 재개하도록 구성될 수 있다.
도 2 내지 도 4는 빌딩 설비 모니터링 모듈(210), 전력 사용량 분석 모듈(211), 전력 사용량 예측 모듈(212)의 실행 결과를 나타내는 화면을 예시하고 있다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 계측 센서 200: 빌딩 자동제어 서버
201: 빌딩 설비 제어 명령 실시간 확인 모듈
202: 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 실시간 설정 모듈
203: 빌딩 설비 계측값 데이터베이스
204: 사용자 출입 인증 모듈 205: 사용자 정보 구축 모듈
206: 사용자 정보 데이터베이스
207: 빌딩 설비 제어 명령 블록킹 모듈
208: 전기 요금 참조 자동 제어 모듈
209: 빌딩 설비 자동 제어 모듈 210: 빌딩 설비 모니터링 모듈
211: 전력 사용량 분석 모듈 212: 전력 사용량 예측 모듈
213: 경보 출력 모듈 214: 빌딩 설비 운전 기계학습 모듈
215: 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈
216: 디지털 트윈 예측 엔진 모듈 217: 디지털 트윈 출력 모듈
218: 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건 설정 모듈
219: 디지털 트윈 구현 속도 설정 모듈
220: 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈
221: 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈
222: 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈
223: 디지털 트윈 자동 제어 모듈
224: 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈
225: 빌딩 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈
226: 디지털 트윈 자동 제어값 기반 우선 순위 조건 변경 모듈
227: 빌딩 설비 제어 명령 적용 시점 실시간 설정 모듈
228: 빌딩 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈
229: 빌딩 설비 운전 기계학습 보완 모듈
300: 사용자 단말
201: 빌딩 설비 제어 명령 실시간 확인 모듈
202: 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 실시간 설정 모듈
203: 빌딩 설비 계측값 데이터베이스
204: 사용자 출입 인증 모듈 205: 사용자 정보 구축 모듈
206: 사용자 정보 데이터베이스
207: 빌딩 설비 제어 명령 블록킹 모듈
208: 전기 요금 참조 자동 제어 모듈
209: 빌딩 설비 자동 제어 모듈 210: 빌딩 설비 모니터링 모듈
211: 전력 사용량 분석 모듈 212: 전력 사용량 예측 모듈
213: 경보 출력 모듈 214: 빌딩 설비 운전 기계학습 모듈
215: 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈
216: 디지털 트윈 예측 엔진 모듈 217: 디지털 트윈 출력 모듈
218: 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건 설정 모듈
219: 디지털 트윈 구현 속도 설정 모듈
220: 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈
221: 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈
222: 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈
223: 디지털 트윈 자동 제어 모듈
224: 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈
225: 빌딩 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈
226: 디지털 트윈 자동 제어값 기반 우선 순위 조건 변경 모듈
227: 빌딩 설비 제어 명령 적용 시점 실시간 설정 모듈
228: 빌딩 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈
229: 빌딩 설비 운전 기계학습 보완 모듈
300: 사용자 단말
Claims (12)
- 빌딩 설비(10)의 동작을 실시간 계측하여 빌딩 설비 계측값을 생성하는 계측 센서(100);
상기 계측 센서(100)에서 생성된 빌딩 설비 계측값에 기반하여 상기 빌딩 설비(10)의 전력 사용 상황을 모니터링하고 빌딩 설비 자동 제어값을 생성하며, 생성된 빌딩 설비 자동 제어값을 이용하여 상기 빌딩 설비(10)를 자동 제어하는 빌딩 자동제어 서버(200);
상기 빌딩 자동제어 서버(200)에서 모니터링되는 빌딩 설비(10)의 전력 사용 상황을 표시하고, 빌딩 설비 제어 명령을 생성하는 사용자 단말(300)을 포함하고,
상기 빌딩 자동제어 서버(200)는,
BAS(20) 및 BEMS(30)의 빌딩 설비 제어 명령과 상기 사용자 단말(300)에서 생성되는 빌딩 설비 제어 명령을 각각 실시간 확인하는 빌딩 설비 제어 명령 실시간 확인 모듈(201);
상기 빌딩 설비 제어 명령 실시간 확인 모듈(201)에서 실시간 확인되는 BAS의 빌딩 설비 제어 명령, 상기 BEMS(30)의 빌딩 설비 제어 명령 및 상기 사용자 단말(300)의 빌딩 설비 제어 명령이 상호 상충하는지 판단하고, 판단 결과 상호 상충하는 경우 상호 상충하는 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위를 실시간 판단하여 설정하는 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 실시간 설정 모듈(202);
상기 계측 센서(100)에서 생성된 빌딩 설비 계측값이 실시간 누적 저장되는 빌딩 설비 계측값 데이터베이스(203);
빌딩 내 각 구역에 출입하는 사용자를 인증하는 사용자 출입 인증 모듈(204);
상기 사용자 출입 인증 모듈(204)에서 인증된 사용자 및 상기 빌딩 설비 계측값 데이터베이스(203)에 실시간 누적 저장된 빌딩 설비 계측값을 동기화하여 각 사용자에 대한 사용자 정보를 구축하는 사용자 정보 구축 모듈(205);
상기 사용자 정보 구축 모듈(205)에 구축된 사용자 정보가 저장되는 사용자 정보 데이터베이스(206)를 포함하도록 구성되고,
상기 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 실시간 설정 모듈(202)은,
상기 사용자 정보 데이터베이스(206)에 저장된 사용자 정보를 참조하여 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위를 실시간 판단하되, 사용자 정보에 따른 각 사용자의 최적 온도를 우선적으로 고려하여 상기 사용자 단말(300)의 빌딩 설비 제어 명령을 상기 BAS(20)의 빌딩 설비 제어 명령 및 상기 BEMS(30)의 빌딩 설비 제어 명령보다 우선 순위를 높게 판단하도록 구성되며,
상기 빌딩 자동제어 서버(200)는,
상기 BEMS(30)의 빌딩 설비 제어 명령에 따른 빌딩 설비 제어 시간을 설정하고, 설정된 빌딩 설비 제어 시간 중에 발생되는 상기 BAS(20)의 에너지 절감을 위한 빌딩 설비 제어 명령을 블록킹(blocking)하는 빌딩 설비 제어 명령 블록킹 모듈(207)을 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 사용자 정보는,
사용자 별로 선호하는 냉난방 환경 정보로 구성되는 것을 특징으로 하는 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템.
- 삭제
- 제1항에 있어서, 상기 빌딩 자동제어 서버(200)는,
상기 사용자 출입 인증 모듈(204)에서 인증된 사용자의 누적된 출입 인증 시각을 고려하여 상기 사용자의 입실 시각 시각보다 전기 요금이 더 저렴한 입실 이전 시간대에 상기 BEMS(30)가 해당 사용자의 공간에 대한 냉난방 제어를 미리 할 수 있도록 제어하는 전기 요금 참조 자동 제어 모듈(208)을 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 빌딩 자동제어 서버(200)는,
상기 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 실시간 설정 모듈(202)에서 설정된 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위에 따라 해당 빌딩 설비(10)를 실시간 제어하는 빌딩 설비 자동 제어 모듈(209);
상기 빌딩 설비 자동 제어 모듈(209)의 빌딩 설비 자동 제어값 및 상기 빌딩 설비 계측값 데이터베이스(203)에 실시간 누적 저장되는 빌딩 설비 계측값을 상호 동기화하여 상기 빌딩 설비(10)의 동작을 실시간 모니터링하는 빌딩 설비 모니터링 모듈(210);
상기 빌딩 설비 모니터링 모듈(210)의 실시간 모니터링 결과에 기반하여 상기 빌딩 설비(10)의 전력 사용량을 실시간 분석하는 전력 사용량 분석 모듈(211);
상기 빌딩 설비 모니터링 모듈(210)의 실시간 모니터링 결과에 기반하여 상기 빌딩 설비(10)의 전력 사용량을 실시간 예측하는 전력 사용량 예측 모듈(212);
상기 빌딩 설비 모니터링 모듈(210)의 실시간 모니터링 결과, 상기 전력 사용량 분석 모듈(211)의 실시간 분석 결과 및 상기 전력 사용량 예측 모듈(212)의 실시간 예측 결과에 따라 해당 빌딩 설비(10)에 대한 경보를 출력하는 경보 출력 모듈(213);
상기 빌딩 설비 모니터링 모듈(210)의 실시간 모니터링 결과에 상기 전력 사용량 분석 모듈(211)의 분석 결과 및 상기 전력 사용량 예측 모듈(212)의 예측 결과를 연동하여 빌딩 설비 운전을 기계학습하는 빌딩 설비 운전 기계학습 모듈(214);
상기 빌딩 설비 운전 기계학습 모듈(214)의 기계학습에 따른 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터가 저장되는 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈(215);
상기 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈(215)에 저장된 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터를 이용하여 상기 빌딩 설비(10)의 디지털 트윈 환경을 구축하고, 상기 빌딩 설비 계측값 데이터베이스(203)에 실시간 누적 저장된 빌딩 설비 계측값을 이용하여 상기 구축된 디지털 트윈 환경에서 상기 빌딩 설비(10)의 동작을 구현하는 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(216);
상기 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(216)에 의해 디지털 트윈 환경에서 구현되는 빌딩 설비(10)의 동작을 출력하는 디지털 트윈 출력 모듈(217)을 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템.
- 제1항에 있어서, 상기 빌딩 자동제어 서버(200)는,
상기 BAS(20) 및 상기 BEMS(30)의 상호 상충하는 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위 조건을 설정하는 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건 설정 모듈(218)을 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템.
- 제6항에 있어서, 상기 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건 설정 모듈(218)은,
에너지 절감과 무관하게 우선 실행되어야 하는 비-에너지절감 우선 제어 명령, 에너지 절감을 위한 에너지절감 제어 명령, 에너지 절감과 무관하나 우선 실행될 필요가 없는 비-에너지절감 일반 제어 명령의 순서로 빌딩 설비 제어 명령의 우선 순위 조건을 설정하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템.
- 제5항에 있어서, 상기 빌딩 자동제어 서버(200)는,
상기 빌딩 설비(10)의 실시간 동작을 상기 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(216)에 의한 디지털 트윈 환경에서 소정 시간 앞선 시점에서 미리 구현할 수 있도록 디지털 트윈 구현 속도를 소정 범위 내에서 높여 설정하는 디지털 트윈 구현 속도 설정 모듈(219)을 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템.
- 제5항에 있어서, 상기 빌딩 자동제어 서버(200)는,
상기 디지털 트윈 출력 모듈(217)에 의해 디지털 트윈 환경에서 소정 시간 앞선 시점에서 구현되어 출력되는 빌딩 설비(10)의 동작을 이용하여 상기 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비 계측값을 실시간으로 미리 예측하는 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈(220);
상기 디지털 트윈 계측값 실시간 예측 모듈(220)에서 실시간으로 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비 계측값을 기반으로 상기 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비(10)의 에너지 이상 상황을 실시간으로 미리 예측하는 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(221);
상기 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(221)에서 실시간으로 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황을 해결하기 위한 디지털 트윈 환경에서의 다수 시나리오의 빌딩 설비 자동 제어값을 실시간으로 산출하는 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(222)을 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템.
- 제9항에 있어서, 상기 빌딩 자동제어 서버(200)는,
상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(222)에 의해 실시간으로 산출되는 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비 자동 제어값을 상기 디지털 트윈 예측 엔진 모듈(216)에 적용하여 상기 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비(10)의 동작을 구현하도록 제어하는 디지털 트윈 자동 제어 모듈(223);
상기 디지털 트윈 자동 제어 모듈(223)의 제어 결과 상기 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(221)에서 에너지 이상 상황이 예측되지 않는 경우, 상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(222)에 의해 실시간으로 산출된 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비 자동 제어값을 상기 빌딩 설비 자동 제어 모듈(209)에 적용하는 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈(224)을 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템.
- 제10항에 있어서, 상기 빌딩 자동제어 서버(200)는,
상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 적용 모듈(224)에 의해 빌딩 설비 자동 제어값이 상기 빌딩 설비 자동 제어 모듈(209)에 적용된 경우, 상기 전력 사용량 분석 모듈(211)의 분석 결과 및 상기 전력 사용량 예측 모듈(212)의 예측 결과에 기반하여 상기 빌딩 설비(10)의 에너지 이상 상황을 실시간 감시하는 빌딩 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈(225);
상기 빌딩 설비 에너지 이상 상황 실시간 감시 모듈(225)의 실시간 감시 결과 상기 빌딩 설비(10)의 에너지 이상 상황이 감지되지 않는 경우, 상기 디지털 트윈 자동 제어값 실시간 산출 모듈(222)에 의해 실시간으로 산출된 디지털 트윈 환경에서의 빌딩 설비 자동 제어값에 기반하여 상기 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건 설정 모듈(218)의 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건을 변경하는 디지털 트윈 자동 제어값 기반 제어 명령 우선 순위 조건 변경 모듈(226)을 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템.
- 제11항에 있어서, 상기 빌딩 자동제어 서버(200)는,
상기 디지털 트윈 자동 제어값 기반 제어 명령 우선 순위 조건 변경 모듈(226)에서 변경된 빌딩 설비 제어 명령 우선 순위 조건에 따라 후순위로 수행되는 빌딩 설비 제어 명령의 적용 시점을 상기 전력 사용량 분석 모듈(211)의 분석 결과 및 상기 전력 사용량 예측 모듈(212)의 예측 결과에 기반하여 실시간 설정하는 빌딩 설비 제어 명령 적용 시점 실시간 설정 모듈(227);
상기 전력 사용량 분석 모듈(211)의 분석 결과 및 상기 전력 사용량 예측 모듈(212)의 예측 결과를 상기 디지털 트윈 에너지 이상 상황 실시간 예측 모듈(221)에서 미리 예측되는 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황과 상호 동기화하여 실시간 대비하는 빌딩 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈(228);
상기 빌딩 설비/디지털 트윈 실시간 대비 모듈(228)의 실시간 대비 결과 상호 동기화된 분석 결과 및 예측 결과와 상기 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황 간에 차이가 발생하는지 판단하고, 판단 결과 차이가 발생한 경우, 해당 분석 결과 및 예측 결과와 디지털 트윈 환경에서의 에너지 이상 상황을 이용하여 상기 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터 저장 모듈(215)에 저장된 빌딩 설비 운전 기계학습 데이터를 보완하는 빌딩 설비 운전 기계학습 보완 모듈(229)을 더 포함하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 AI 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템.
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| KR1020220116962A KR102474936B1 (ko) | 2022-09-16 | 2022-09-16 | Ai 기반의 복합제어센서를 활용한 자율제어 통합빌딩 시스템 |
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