KR102647627B1 - 급수 시스템에서 현재 요금제에 기반하여 에너지 사용량을 조절하는 방법 - Google Patents

급수 시스템에서 현재 요금제에 기반하여 에너지 사용량을 조절하는 방법 Download PDF

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Abstract

급수구에 제공된 물 공급기를 제어하기 위한 급수 시스템용 히터 배치 시스템으로서, 상기 급수구는 사용자에게 온수를 공급하도록 배치된다. 상기 히터 배치 시스템은: 상기 급수구로부터 원격에 배치된 물 가열 디바이스; 및 상기 물 가열 디바이스와 통신가능하게 결합된 제어 유닛을 포함한다. 상기 제어유닛은: 급수구에서 온수를 제1온도로 고정기간 동안 공급하고 그리고 나서 상기 고정기간이 경과하면 온도를 제2온도로 낮추도록 제공하는 저온수 공급 모드를 활성화시키기 위한 요청을 사용자로부터 수신하도록 구성되고, 그리고 사용자로부터 상기 요청이 수신되면, 사용자가 급수구를 켠 것을 감지함에 따라 제1기간 동안 제1온도로 온수를 공급하고 그리고 나서 제1기간이 경과한 후에 온수의 온도를 제1온도에서 제1온도보다 낮은 제2온도로 낮추도록 구성된다.

Description

급수 시스템에서 현재 요금제에 기반하여 에너지 사용량을 조절하는 방법
본 개시는 일반적으로, 건물 내의 복수의 급수구들(수도꼭지들, 라디에이터들)에 온수를 공급하기 위한 급수 시스템용 히터 배치 시스템과 같은, 급수 시스템에서의 물/에너지 흐름 공공서비스(utility) 관리에 관한 것이다. 특히, 본 개시는, 급수 시스템에서 물 및/또는 에너지를 절약하기 위한, 물 및/또는 에너지 흐름 낭비를 줄이기 위한 저온수 공급 모드(또는, 예산)의 구현에 관한 것이다.
일반적으로, 에너지(예를 들어, 가스 또는 전기) 수요가 많은 기간 동안에는, 공공서비스 공급업체들은, 고객에게 공급하기 위한 에너지를 더 많이 구매해야 하는 추가 비용을 부분적으로 충당하고 또한 불필요한 에너지 사용을 부분적으로 줄이게 하기 위해서, 에너지 단가를 인상한 피크 요금제(peak tariff)를 시행할 것이다. 그리고 나서, 에너지 수요가 적은 기간 동안에는, 공공서비스 공급업체들은, 에너지 단가를 인하한 오프-피크 요금제(off-peak tariff)를 시행하여, 고객들이 피크 시간대를 대신하여 이러한 오프-피크 시간대 동안에 에너지를 사용하도록 전환을 장려함으로써, 시간에 걸쳐 전체적으로 더 균형 잡힌 에너지 소비를 달성하게 한다. 하지만, 이러한 전략들은, 고객이 항상 요금제의 변화를 인지하고 자신들의 소비 습관들을 바꾸려는 의식적인 노력을 기울일 때에 효과적이다.
상업용 환경(setting)에서든 가정용 환경에서든, 온수는 일년내내 하루종일 필요하다. 온수를 공급하려면 깨끗한 물과 가열원이 모두 필요하다. 물을 사용자에 의해 설정된 미리결정된 온도까지 가열하여 온수를 공급하기 위해서, 보통의 중앙집중식 급수 시스템에는 가열 시스템이 제공되는데, 사용되는 가열원은 전형적으로 하나 이상의 전기 가열 요소들 또는 천연가스 연소이다.
공공서비스로서의 깨끗한 물은 현재 많은 관심을 받고 있다. 깨끗한 물이 부족해짐에 따라, 깨끗한 물의 절약에 대해 대중을 교육하기 위한 노력은 물론, 물의 흐름을 줄여주는 통기성(aerated) 샤워기들과 수도꼭지들, 움직임이 감지되지 않으면 물의 흐름을 정지시키는 움직임 센서가 장착된 샤워기들과 수도꼭지들과 같은, 물 소비를 줄이는 시스템들과 디바이스들의 개발에도 많은 노력이 기울여지고 있다. 하지만, 이러한 시스템들과 디바이스들은, 단일의 특정 용도로만 한정되어 있으며, 문제가 되는 물 소비 습관에는 제한적인 영향만 미친다.
에너지 소비가 환경에 미치는 영향에 대한 우려가 커지면서, 가정에서 온수를 공급하는 방식으로서, 히트 펌프(heat pump) 기술들을 사용하는 것에 대한 관심이 증가하고 있다. 히트 펌프는, 열 에너지를 열원에서 열 저장소로 전달하는 디바이스이다. 히트 펌프는 열 에너지를 열원에서 열 저장소로 전달하는 작업을 수행하기 위해 전기를 필요로하지만, 일반적으로 적어도 3 또는 4의 성능 계수를 가지므로, 전기 저항 히터들(전기 가열 요소들)보다 일반적으로 효율이 더 높다. 이는, 동일한 전기 사용량 하에서, 전기 저항 히터들에 비해, 히트 펌프들을 통해 3배 또는 4배의 열량이 사용자들에게 제공될 수 있음을 의미한다.
열 에너지를 전달하는 열 전달 매체를 냉매라고 한다. 열 에너지는, 공기(예를 들어, 외부 공기, 또는, 집안의 더운 방에서 나오는 공기) 또는 지열원(예를 들어, 지열 루프 또는 물이 채워진 시추공)으로부터 열수집 교환기(a receiving heat exchanger)에 의해서 추출되어서 포함된 냉매로 전달된다. 이제, 더 높은 에너지의 냉매가 압축되고, 냉매의 온도가 상당히 상승되고, 여기서 지금의 이 뜨거운 냉매가 열교환기를 통해서 온수 루프로 열 에너지를 교환한다. 온수 공급과 관련하여, 히트 펌프에 의해 추출된 열은, 열 에너지 저장소의 역할을 하는 단열 탱크의 물로 전달될 수 있으며, 온수는 나중에 필요할 때에 사용될 수 있다. 온수는, 필요에 따라, 예를 들어, 수도꼭지, 샤워기, 라디에이터와 같은, 하나 이상의 급수구들로 전용(divert)될 수 있다. 하지만, 히트 펌프는, 일반적으로, 물을 원하는 온도까지 가열하는 데에 전기 저항 히터들에 비해 더 많은 시간이 필요하다.
깨끗한 물 소비와 에너지 생산 및 소비가 환경에 미치는 영향에 대한 우려가 커지면서, 공공서비스 소비자들에게 물과 에너지의 소비량을 줄이는 방법들을 교육하는 것뿐만 아니라, 그들의 소비량을 적극적으로 조절하거나 및/또는 그들의 소비 습관들을 수정하게 만드는 것이 더욱 강요되고 있다. 하지만, 서로 다른 가정들, 직장들, 상업 공간들이 서로 다른 공공서비스 요구 사항들과 선호도들을 가지기 때문에, 공공서비스 소비량을 조절하는 것이 간단히 사용량을 일괄적으로 제한하는 것일 수 없다.
따라서, 급수 시스템에서 공공서비스 소비량을 조절하는 것을 제공하는 것이 바람직하다.
본 발명은, 청구항 1에서 청구된 바와 같이, 급수구에 제공되는 물 공급기를 제어하기 위한 급수 시스템용 히터 배치 시스템을 제공한다.
또한, 본 발명은 청구항 17에서 청구된 바와 같이, 급수구에 제공되는 물 공급기를 제어하는 방법을 제공한다.
더욱, 본 발명은 청구항 23 및 청구항 24에서 청구된 바와 같이, 대응하는 컴퓨터 프로그램 제품 및 제어 모듈을 제공한다.
이제, 본 개시의 실시예들이 첨부된 도면들을 참조하여 설명될 것이다.
도 1은 예시적인 급수 시스템의 개략적인 시스템 개요도이다.
도 2는 예시적인 급수 시스템에서 에너지 및/또는 물의 흐름을 일시적으로 줄이는 것과 관련된 단계들을 보여주는 순서도이다.
도 3은 저온수 공급 모드를 구현하는 것과 관련된 단계들을 보여주는 순서도이다.
도 4는 현재 요금제에 따라 급수 시스템에서의 에너지 사용량 조절을 구현하는 것과 관련된 단계들을 보여주는 순서도이다.
전술한 바와 같이, 본 개시는, 가정 환경에서, 물과 에너지를 포함하는 공공서비스의 사용을 제어하기 위한 다양한 접근법들을 제공한다. 일 실시예에 따르면, 필요하지 않은 경우에 물(물의 낮은 유량(flow rate)으로 인해) 및/또는 에너지(물의 낮은 온도로 인해)의 사용량이 감소될 수 있도록, 급수구로부터 나오는 온수의 유량 및/또는 온도가 급수구의 아래에 어떤 물체도 없다고 판정된 경우에 감소된다. 보완적인 실시예에 따르면, 급수구가 제1기간 동안 지속적으로 온수를 공급했다고 판정된 경우에는 소리 또는 점멸광과 같은 경보가 개시되고, 급수구가 더 긴 제2기간 동안 지속적으로 온수를 공급했다고 판정된 경우에는 온수의 공급을 중단하여, 불필요하다고 간주되는 경우에 물 및/또는 에너지 사용량이 감소될 수 있으며 나아가 물넘침이 방지된다. 추가적인 보완적인 실시예에 따르면, 예를 들어, 사용자에게 사용 습관을 수정하도록 촉구하기 위해, 수집된 온수 사용량 데이터에 기반하여 보고서가 생성될 수 있다. 또 하나의 실시예에 따르면, 에너지의 현재 단가(예를 들어, 피크 요금제 또는 오프-피크 요금제)에 기반하여 서로 다른 사용 전략들이 제공될 수 있으며, 보다 비용-효율적인 방식으로 필요에 따라 온수가 제공될 수 있다. 추가적인 실시예에 따르면, 온수 사용량은, 에너지 소비의 향상된 제어를 가능케 하기 위해, 미리결정된 예산(또는, 저온수 공급 모드)에 기반하여 조절될 수 있다.
다음의 실시예에서, 온수는, 중앙집중식 물 가열 시스템에 의해, 개인 주거용 주택 또는 상업 공간과 같은 건물 내의 수도꼭지들, 샤워기들, 라디에이터들 등을 포함하는 복수의 급수구들에 제공된다. 물 가열 시스템은, 냉수를 하나 이상의 전기 가열 요소들에 공급되는 에너지의 양에 의해 제어되는 온도로 직접 가열하기 위한, 하나 이상의 전기 가열 요소들을 포함할 수 있다. 물 가열 시스템은, 예를 들어, 주변으로부터 및/또는 열 에너지 저장소(예를 들어, 냉수를 열 에너지 저장소 내에 저장된 열 에너지의 양에 의해 결정되는 온도로 가열하기 위하여 나중에 추출될 열 에너지를 저장하기 위한 상변화 물질을 포함함)로부터 열 에너지를 추출하기 위한 히트 펌프의 형태인, 덜 직접적이고 느리게 작동하지만 비용-절감 및 환경친화적인 물 가열용 열원을 더 포함할 수 있다. 물 가열 시스템은, 물 가열 시스템에 통신가능하게 결합된 제어 모듈에 의해서 제어된다. 상기 물 가열 시스템은, 예를 들어 하나 이상의 전기 가열 요소들에 공급되는 전력을 조절하도록 구성된 및 히트 펌프에 공급되는 전력을 활성화하거나 또는 제어/조절하도록 구성된다.
급수 시스템
본 기술들의 실시예들에서, 냉수와 온수는, 중앙집중식 급수 시스템에 의해, 가정용 또는 상업용으로 설정된 건물의 수도꼭지들, 샤워기들, 라디에이터들 등을 포함하는 복수의 급수구들에 제공된다. 실시예에 따른 예시적인 급수 시스템이 도 1에 도시되어 있다. 본 실시예에서, 급수 시스템(100)은 제어 모듈(110)을 포함하고, 제어 모듈(110)은 머신러닝 알고리즘(120)을 포함할 수 있다. 제어 모듈(110)은, 예를 들어 시스템 내부 및 외부의 물의 흐름을 제어하도록 배치된 하나 이상의 밸브의 형태인 흐름 제어기(130), 열을 주변으로부터 추출하고 그 추출된 열을 물을 가열하는 데에 사용되도록 열 에너지 저장소(150)에 축적하게끔 구성된 (지열원(ground source) 또는 공기열원(air source)) 히트 펌프(140), 및, 전기 가열 요소들(160)에 공급되는 에너지의 양이 제어됨으로써 냉수를 원하는 온도로 직접 가열하도록 구성된 하나 이상의 전기 가열 요소들(160)을 포함하는 급수 시스템의 다양한 요소들에 통신가능하게 결합되고 및 제어하도록 구성된다. 열 에너지 저장소(150)에 의해 가열되거나 전기 가열 요소들(160)에 의해 가열된 온수는, 나중에 필요에 따라 및 필요한 때에, 하나 이상의 급수구들로 보내진다. 실시예들에서, 히트 펌프(140)는, 열을 주변으로부터 열 에너지 저장소(150) 내의 열 에너지 저장 매체로 추출한다. 열 에너지 저장 매체는 다른 열원들에 의해 추가로 가열될 수 있다. 열 에너지 저장 매체는, 원하는 작동 온도에 도달할 때까지 가열되고, 그리고나서, 예를 들어 송수관(mains)으로부터의 냉수가 열 에너지 저장 매체에 의해 원하는 온도까지 가열될 수 있다. 그리고 나서, 온수는 시스템 내의 다양한 급수구들에 공급될 수 있다.
본 실시예에서, 제어 모듈(110)은 복수의 센서들(170-1, 170-2, 170-3, ..., 170-n)로부터 입력을 수신하도록 구성된다. 복수의 센서들(170-1, 170-2, 170-3, ..., 170-n)은, 예를 들어 실내 및/또는 실외에 배치된 하나 이상의 기온 센서들, 하나 이상의 수온 센서들, 하나 이상의 수압 센서들, 하나 이상의 타이머들, 하나 이상의 동작 센서들을 포함할 수 있으며, 예를 들어 거주자가 휴대하며 통신 채널을 통해 제어 모듈과 통신중인 스마트폰의 GPS 신호 수신기, 달력, 일기 예보 앱과 같은, 급수 시스템(100)에 직접 연결되지 않은 다른 센서들을 포함할 수도 있다. 제어 모듈(110)은, 본 실시예에서, 예를 들어, 흐름 제어기(130)에 의해 열 에너지 저장소(150) 또는 전기 가열 요소들(160)로의 물의 흐름을 제어하여 물을 가열하기 위한 다양한 제어 기능들을 수행하도록, 수신된 입력을 사용하게끔 구성된다.
히트 펌프는 물을 가열하는 데에 일반적으로 전기 저항 히터에 비해 더 에너지 효율적이지만, 히트 펌프는 열 에너지 저장 매체가 물을 가열하는 데에 사용될 수 있기에 앞서서 그것이 원하는 작동 온도에 도달하게 하기 위해 충분한 양의 열 에너지를 열 에너지 저장 매체로 전달하기 위한 시간을 필요로하므로; 따라서, 히트 펌프는 동일한 양의 물을 동일한 온도로 가열하는 데에 전기 저항 히터에 비해 더 오래 걸린다. 일부 실시예들에서, 히트 펌프(140)는, 예를 들어, 가열시 고체에서 액체로 변화하는 상변화 물질(PCM)을 열 에너지 저장 매체로서 사용할 수 있다. 따라서, 히트 펌프가 액화된 열 저장 매체의 온도를 더욱 상승시키기 전에 PCM을 (고체화되도록 허용된 경우) 고체에서 액체로 변화시키기 위한 충분한 양의 열을 먼저 전달하기 위해, 추가 시간이 필요할 수 있다. 이러한 방식으로 물을 가열하는 것은 느리지만, 물을 가열하는 데에 전기 가열 요소들에 비해 더 적은 에너지를 소비하고, 전반적으로 에너지가 절약되고 온수 공급에 드는 비용이 절감된다.
상변화 물질
본 실시예들에서, 상변화 물질은 히트 펌프용 열 저장 매체로서 사용될 수 있다. 상변화 물질의 하나의 적합한 클래스는, 가정용 온수 공급기를 위한 관심있는 온도에서 고체-액체 상변화를 일으키고 및 히트 펌프와 함께 사용하기 위한, 파라핀 왁스들이다. 특별히 주목되는 점은, 파라핀 왁스들이 섭씨 40 내지 60도(℃) 범위의 온도에서 녹는다는 것이며, 이 범위 내에서 특정 용도들에 적합한 서로 다른 온도들에서 녹는 왁스들이 발견될 수 있다. 전형적인 잠열 용량은 약 180kJ/kg과 230kJ/kg의 사이이며, 비열 용량은 대략 액체 상태에서 2.27Jg-1K-1이고 고체 상태에서 2.1Jg-1K-1이다. 융해(fusion)의 잠열을 이용하여 매우 많은 양의 에너지가 저장될 수 있다는 것을 알 수 있다. 또한, 상변화 액체를 그것의 녹는점 이상으로 가열하면, 더 많은 에너지가 저장될 수 있다. 예를 들어, 오프-피크 구간 동안에 전기 요금이 상대적으로 낮은 경우, 히트 펌프는, 열 에너지 저장소를 정상 온도보다 높은 온도로 "충전"하여 열 에너지 저장소를 "과열"시키도록 작동될 수 있다.
적합한 왁스의 선택은, 히트 펌프가 약 51℃의 온도에서 작동하도록 요구하며 예를 들어 주방 수도꼭지들, 샤워/욕실 수도꼭지들 등에 적합한 일반 가정용 온수를 위한 약 45℃의 만족스러운 온도로 물을 가열할 수 있는, n-트리코산 C23 또는 파라핀 C20-C33과 같은, 녹는점이 약 48℃인 것일 수 있다. 원한다면, 수온을 낮추기 위해, 냉수가 흐름에 추가될 수 있다. 히트 펌프의 온도 성능이 고려된다. 일반적으로, 히트 펌프에 의해 가열된 유체의 입력 온도와 출력 온도 사이의 최대 차이는, 5℃ 내지 7℃ 범위로 유지되는 것이 바람직하지만, 10℃까지 높아질 수도 있다.
파라핀 왁스들이 열 에너지 저장 매체로 사용하기에 선호되는 물질이지만, 다른 적합한 물질들도 사용될 수 있다. 예를 들어, 염수화물들(salt hydrates)이 본 발명의 실시예들과 같은 잠열 에너지 저장 시스템들에 적합하다. 여기서, 염수화물들은 무기염들과 물의 혼합물이며, 상변화는 그들의 물의 전부 또는 대부분을 잃는 것을 수반한다. 상전이 과정에서, 수화물 결정들은 무수(또는, 수분이 적은) 염과 물로 분리된다. 염수화물들의 장점은, 파라핀 왁스보다 훨씬 높은 열전도율을 갖고(2배 내지 5배 높음), 상변화로 인한 부피 변화가 훨씬 적다는 것이다. 현재의 용도에 적합한 염수화물은, 녹는점이 약 48℃ 내지 49℃이고 잠열이 200~220kJ/kg인 Na2S2O3·5H2O이다.
MLA들의 개요
본 기술 분야에는 다양한 유형의 머신러닝 알고리즘(MLA)이 알려져 있다. 크게 보면, 지도학습-기반 MLA, 비지도학습-기반 MLA, 및 강화학습-기반 MLA의 3가지 유형의 MLA들이 있다.
지도학습(supervised learning) MLA 프로세스는, 주어진 예측자들(predictors)(독립 변수들)의 세트로부터 예측되어야 하는, 목표-결과 변수(또는, 종속 변수)에 기반한다. 이러한 변수들의 세트를 사용하여, MLA는 (훈련 동안에) 입력들을 원하는 출력들에 매핑하는 함수를 생성한다. 훈련 프로세스는, MLA가 검증 데이터에 대해 원하는 수준의 정확도를 달성할 때까지, 계속된다. 지도학습-기반 MLA의 예시는, 회귀(Regression), 의사결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 등을 포함한다.
비지도학습(unsupervised learning) MLA는, 목표 또는 결과 변수 자체를 예측하는 것을 수반하지는 않는다. 이러한 MLA들은, 값들의 집단을 서로 다른 그룹들로 클러스터링하기 위해 사용되며, 고객들을 특정의 조정(intervention)을 위한 서로 다른 그룹들로 세분화하기 위해 널리 사용된다. 비지도학습 MLA들의 예시는, 선험적(apriori) 알고리즘, K-평균(K-means)을 포함한다.
강화학습(reinforcement learning) MLA는, 특정 결정들을 내릴 수 있도록 학습된다. 훈련 동안에, MLA는 시행착오를 통해 지속적으로 스스로를 훈련시키는 훈련 환경에 노출된다. MLA는 과거의 경험을 통해 학습하고 정확한 결정들을 내리기 위해 가능한 최상의 지식을 수집하려고 시도한다. 강화학습 MLA의 예시는, 마르코프 의사결정 프로세스(Markov Decision Preocess)를 포함한다.
서로 다른 구조들 또는 토폴로지들을 갖는 서로 다른 유형들의 MLA들이 다양한 작업들에 사용될 수 있음을 이해해야 한다. MLA들 중 하나의 특정 유형은 신경망(NN)이라고도 하는 인공신경망(ANN)을 포함한다.
신경망( NN )
일반적으로, 특정의 신경망(NN)은, 인공 "뉴런들"의 상호연결된 그룹으로 구성되며, 계산을 위한 연결주의적 접근(connectionist approach)을 사용하여 정보를 처리한다. NN들은 입력들과 출력들 간의 복잡한 관계들을 (그 관계들을 실제로는 알지 못하더라도) 모델링하거나 또는 데이터에서 패턴들을 찾기 위해 사용된다. NN들은, "입력들"과 (모델링하려는 특정 상황에 대한) 적절한 출력들을 생성하도록 NN을 조정하기 위한 정보의 알려진 세트가 제공되는 훈련 단계(phase)에서, 먼저 조건화된다(conditioned). 이 훈련 단계에서, 상기 특정의 NN은 학습중인 상황에 적응하고 및 그것의 구조를 변경하고, 이로써, 상기 특정의 NN이 (학습된 내용을 기반으로) 새로운 상황에서 주어진 입력들에 대한 합리적인 예측 출력들을 제공할 수 있게 될 것이다. 따라서, 주어진 상황에 대한 복잡한 통계적 배열들 또는 수학적 알고리즘들을 결정하려고 시도하기보다는, 상기 특정의 NN은 상황에 대한 "느낌(feeling)"을 기반으로 "직관적인(intuitive)" 응답을 제공하는 것을 목표로 한다. 따라서, 상기 특정의 NN은 훈련된 "블랙박스"로 간주되며, "박스"에서 일어나는 일이 중요하지 않은 상황에서, 입력들의 주어진 세트에 대한 합리적인 응답을 결정하는 데에 사용될 수 있다.
NN들은 일반적으로, 주어진 입력에 기반한 출력을 알아내는 것만이 중요하고, 그 출력이 어떻게 도출되었는지는 덜 중요하거나 전혀 중요하지 않은 다양한 상황들에서 사용된다. 예를 들어, NN들은, 일반적으로, 서버들 사이의 웹-트래픽 분포를 최적화하고, 필터링, 클러스터링, 신호 분리, 압축, 벡터 생성 등의 데이터를 처리하는 데에 사용된다.
심층 신경망
본 기술의 일부 비제한적 실시예들에서, NN은 심층 신경망으로 구현될 수 있다. NN들은 다양한 클래스들의 NN들로 분류될 수 있으며, 이러한 클래스들 중 하나는 순환(recurrent) 신경망들(RNNs)을 포함한다는 것을 이해해야 한다.
순환 신경망들(RNNs)
RNN들은, (메모리에 저장된) 그들의 "내부 상태들"을 사용하여 입력들의 시퀀스들을 처리하도록 맞추어져 있다. RNN들은, 예를 들어, 분할되지 않은 필기의 인식이나 음성 인식과 같은 작업에 매우 적합하다. RNN들의 이러한 내부 상태들은, 제어될 수 있으며 또한 "게이트된(gated)" 상태들 또는 "게이트된" 메모리들로 지칭된다.
또한, RNN들 자체들도, RNN들의 다양한 하위 클래스들로 분류될 수 있다는 점에 유의해야 한다. 예를 들어, RNN들은 장단기 메모리(LSTM) 네트워크들, 게이트된 반복 유닛들(GRUs), 양방향 RNN들(BRNNs) 등을 포함한다.
LSTM 네트워크들은, 이전의 매우 짧고 불연속적인 시간 단계들 동안에 발생한 이벤트들에 대한 "기억들"을, 어떤 면에서, 필요로 하는 작업들을 학습할 수 있는, 딥 러닝 시스템들이다. LSTM 네트워크들의 토폴로지들은, 수행하는 것을 "학습"할 특정 작업들에 따라 달라질 수 있다. LSTM 네트워크들은, 예를 들어, 이벤트들 사이에 상대적으로 긴 지연들이 발생하거나, 또는, 이벤트들이 낮은 빈도와 높은 빈도로 함께 발생하는 작업들을 수행하는 것을 학습할 수 있다. 특정의 게이트된 메커니즘들을 가진 RNN들을 GRU들이라고 한다. GRU들은, LSTM 네트워크들과는 달리 "출력 게이트들"이 없고, 따라서, LSTM 네트워크들보다 더 적은 파라미터들을 가진다. BRNN들은, 과거 상태뿐만 아니라 미래 상태로부터의 정보를 사용하는 것이 허용될 수 있는, 반대 방향으로 연결된 뉴런들의 "숨겨진 레이어들"을 가질 수 있다.
잔여(residural) 신경망(ResNet)
본 기술의 비제한적 실시예를 구현하기 위해 사용될 수 있는 NN의 또 하나의 예시로는 잔여 신경망(ResNet)이 있다.
심층 네트워크들이 저/중/고-수준의 피쳐들(features)과 분류자들(classifiers)을 종단 간 다층 방식(end-to-end multilayer fashion)으로 자연스럽게 통합하고, 피쳐들의 "수준들"이 스택된 레이어들의 수(깊이)에 따라 강화될(enriched) 수 있다.
요약하면, 본 기술의 맥락에서, 하나 이상의 MLA들 중 적어도 일부의 구현은, 훈련 단계와 사용중(in-use) 단계의 두 단계로 크게 분류될 수 있다. 먼저, 주어진 MLA는, 하나 이상의 적절한 훈련 데이터 세트들을 사용하여 훈련 단계에서 훈련된다. 그런 다음, 주어진 MLA는 입력들이라고 예상되는 데이터와 출력들로서 제공될 데이터를 학습하면, 주어진 MLA는 사용중인 데이터(in-use data)를 사용하여 사용중인 단계에서 동작한다.
도 2는 예를 들어, 가정 환경에서, 공공서비스 사용량을 제어하는 방법의 실시예를 보여준다. 본 방법은, 급수구(예를 들어, 욕실 세면대 수도꼭지)가 사용자에 의해 활성화되거나 켜져서 급수구로부터 떨어져서 배치된 물 가열 시스템에 의해 공급되는 온수를 공급받는 경우인 S2001에서 시작한다. 상기 물 가열 시스템은, 급수구로부터 떨어져서 배치되고 또한 급수구 아래에 물체(예를 들어, 손을 씻는 사람의 손)의 존재를 감지하기 위해 급수구에 또는 그 근처에 배치된 센서(예를 들어, 도 1에 도시된 센서들(170-n) 중 하나)와 통신하게 배치된, 도 1의 제어 모듈(110)에 의해 제어된다. 제어 모듈(110)은, S2002에서, 센서로부터의 신호를 수신하고, S2003에서, 물체가 급수구 아래에 존재하는지를 판정한다. 제어 모듈이 물체가 존재한다고 판정하면, 본 방법은 S2002로 복귀하고, 제어 모듈은 센서로부터의 신호를 계속 모니터링한다. 제어 모듈이 급수구 아래에 물체가 없다고 판정하면, S2004에서, 제어 모듈은 급수구에 공급되는 온수의 온도를 낮추거나 및/또는 급수구에 공급되는 온수의 유량을 줄이도록, 물 가열 시스템을 제어한다. 그리고 나서, 본 방법은 S2002로 복귀하고, 제어 모듈은 센서로부터의 신호를 계속 모니터링한다. 이렇게 하면, 온수는 계속해서 급수구에 공급될 수 있지만 에너지 및/또는 물 사용량은 감소될 것이다. 예를 들어, 사용자가 수도꼭지 아래에서 온수로 손을 씻을 때, 사용자가 비누를 잡기 위해 수도꼭지 아래에서 손을 빼면, 제어 모듈은 에너지와 물을 절약하기 위해 온수의 온도와 흐름을 줄일 수 있으며, 그 다음, 사용자가 손을 다시 수도꼭지로 가져가면, 온수의 온도와 흐름을 초기 수준으로 되돌릴 수 있다.
사용자가 수도꼭지를 잠그는 것을 잊어버리는 경우가 있을 수 있다. 따라서, 대안적인 실시예에서 또는 이전 실시예에 추가하여, 온수를 공급하기 위해 급수구가 활성화되면, 제어 모듈과 통신하는 타이머가 활성화되어 경과 시간을 기록한다. S2005에서, 제어 모듈은 타이머로부터 신호를 수신하여 급수구로부터의 온수의 지속적인 공급에 대한 경과 시간(T)을 판정한다. 만일, S2006에서, 제어 모듈이 경과 시간(T)이 미리결정된 제1임계값(T1)을 초과하지 않았다고 판정하면, 본 방법은 S2005로 복귀하고 제어 모듈은 타이머로부터의 신호를 계속 모니터링한다. S2006에서, 제어 모듈이 경과 시간(T)이 제1임계값(T1)을 초과했다고 판정하면, 온수가 더이상 필요하지 않을 때 온수 급수구를 잠그도록(폐쇄) 사용자에게 촉구하기 위해서, S2007에서, 제어 모듈이 경보 시퀀스를 개시하는데, 이것은 온수 급수구가 시간(T1) 동안 지속적으로 켜져 있었음을 사용자에게 경보하기 위해 소리를 생성하거나 온수 급수구에서 또는 그 근방에서 광신호를 활성화하는 것을 포함할 수 있다. S2008에서, 제어 모듈은, 경과 시간(T)이 제1임계값(T1)보다 높은 미리결정된 제2임계값(T2)을 초과하는지를 판정한다. 경과 시간(T)이 제2임계값(T2)을 초과하지 않았다고 판정되면, 본 방법은 S2005로 복귀하고, 제어 모듈은 타이머로부터의 신호를 계속 모니터링한다. S2008에서, 제어 모듈이 경과 시간(T)이 제2임계값(T2)을 초과했다고 판정하면, S2009에서, 제어 모듈은 물 가열 시스템을 제어하여 급수구로의 온수의 공급을 중지한다. 이렇게 하면, 온수가 더이상 필요하지 않을 때, 에너지와 물이 낭비되지 않게 된다. 예를 들어, 사용자가 손을 씻은 후 수도꼭지를 잠그는 것을 잊었거나 어린이가 놀기 위해 수도꼭지를 열어놓은 경우, 에너지와 물을 절약하기 위해 온수 공급을 자동으로 중지할 수 있다. 두 임계값들(T1 및 T2)의 값들은 미리정해진 값들일 수 있을 뿐만 아니라, 특정 건물의 물 흐름의 과거 사용량을 기반으로 학습된 인공지능 알고리즘(예를 들어, 딥러닝 또는 다른 MLA)에 따라 예측 값이 도출되어 결정될 수도 있어서, 특정의 가정용 또는 상업용 건물에서 물 사용량이 정상인 상황에서는 경보가 생성되지 않고 물이 끊기지 않게 될 수 있다.
일 실시예에서, 시간에 걸쳐 수집된 온수 사용량 데이터(S2010)는, 사용자에게 에너지 및 물 사용량을 줄이기 위해 그들의 사용 습관을 검토하고 잠재적으로 수정하도록 촉구하기 위한 도구로서의 사용량 보고서(S2011)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도 3은, 미리결정된 저온수 공급 모드 또는 예산에 기반하여 온수의 온도를 조절하는 방법의 실시예를 도시한다. 본 방법은, S2201에서, 에너지 모드 및/또는 온수 사용 모드를 설정함으로써, 시작한다. 상기 모드는, 사용자 인터페이스를 통해서 사용자에 의해 설정되거나, 예를 들어 평균 사용에 기반하여 비용-효율 모드를 결정하는 소프트웨어 기능 또는 인공지능(AI)에 의해 설정될 수 있다. S2202에서, 사용자가 온수를 공급받기 위해 급수구를 활성화시키거나 켜면(개방), S2203에서, 제어 모듈은 예를 들어 상술한 바와 같이 경과 시간(T)을 판정한다. S2204에서, 제어 모듈(S2204)이 경과 시간(T)이 소정의 제3임계값(T3)을 초과했다고 판정하면, S2206에서, 제어 모듈은 급수구를 켤 때 사용자에 의해 설정된 제1온도에서 소정의 낮은 제2온도로, 급수구에 공급되는 온수의 온도를 낮추도록 물 가열 시스템을 제어한다. 바람직하게는, 이러한 온도의 낮춤은, 예를 들어, 샤워를 하는 동안 높은 온도에 적응된 사용자에게 충격을 주지 않도록, 갑작스러운 온도 감소가 아닌 점진적인 온도 감소이다. 점진적인 감소의 속도는 예를 들어 5초마다 1℃씩일 수 있다.
S2204에서, 제어 모듈이 경과 시간(T)이 제3임계값(T3)을 초과하지 않았다고 판정하면, S2205에서, 제어 모듈은 예를 들어, 물 가열 시스템으로부터의 물 흐름에 기반하여, 급수구가 여전히 온수를 공급하고 있는지를 판정한다. 급수구가 여전히 온수를 공급하고 있다고 판정되면, 본 방법은 S2203으로 복귀하고, 제어 모듈은 경과 시간(T)을 계속 모니터링한다. 급수구가 더이상 온수를 공급하고 있지 않다고 판정되면, 본 방법은 종료된다. 본 실시예에서, 제3임계값(T3)과 제2온도는 에너지 예산 및/또는 온수 사용량 예산에 기반하여, 제어 모듈에 의해 설정된다. 따라서, 이렇게 하면, 온수 사용량을 제어하고 조절하여, 에너지 지출을 예산으로 유지할 수 있게 된다.
AI 방법 또는 알고리즘(예를 들어, 도 1의 MLA들(120))은, 바람직하게는, 사용자에 의한 급수 시스템의 과거 사용량에 기반한 훈련 데이터에 의해 훈련된 후에, 제1온도와 제2온도의 값들뿐만 아니라 기간의 값을 예측한다.
도 4는 현재 에너지 요금제에 기반하여 급수구들(예를 들어, 수도꼭지들)에 의한 에너지 및 물 소비량을 조절하는 방법의 실시예를 도시한다. 본 방법은, 제어 모듈(110)이 예를 들어 에너지 공급 업체로부터 수신한 데이터 및/또는 공공 도메인(public domain)으로부터 획득한 데이터에 기반하여 현재 에너지 요금제를 판정하는 경우(예를 들어, 에너지 공급 업체는, 피크 에너지 요금제가 적용되는 날짜들 및 시간들, 그리고 오프-피크 에너지 요금제가 적용되는 날짜들 및 시간들에 대한 공공 통지를 제공할 수 있음), S2101에서 시작한다. S2102에서, 제어 모듈이 현재 에너지 요금제가 에너지 단가가 높은 피크 요금제라고 판정한 경우, 제어 모듈은 감소된-소비 설정으로 진입하도록 물 가열 시스템을 제어한다. 제어 모듈은 감소된-소비 설정에서 복수의 서로 다른 피크 시간 전략들을 수행하도록 프로그래밍될 수 있다. 예시들의 완전하지 않은 리스트가 여기에서 제공된다.
S2103에서, 제어 모듈은 더 낮은 유량 및/또는 더 낮은 온도로 온수를 제공하도록 물 가열 시스템을 제어할 수 있다. 구체적으로, 제어 모듈(110)은, S2102에서 피크 요금제가 감지될 때, 급수구로의 물의 유량을 제1유량으로부터 제2유량으로(제2유량은 제1유량보다 낮음) 감소시키도록 흐름 제어기(130)를 제어할 수 있다. 또한(또는, 대안적으로), S2102에서 피크 요금제가 감지될 때, 제어 모듈(110)은, 더 낮은 온도를 달성하기 위해 수온을 제1온도에서 제2온도로 감소시키도록(제2온도는 제1온도보다 낮음), 온수를 가열하는 온도를 제어할 수 있다. 제1유량과 제2유량 및/또는 제1온도와 제2온도의 값들은, 사용자에 의해 및 공공서비스 업체에 의해 설정되거나, 또는, 건물에 의한 공공서비스의 과거 사용량에 기반한 훈련 데이터를 사용하여 미리훈련된 인공지능 알고리즘 또는 MLA를 사용하여 예측될 수 있다.
S2104에서, 제어 모듈(110)은, 예를 들어, 난방 목표에 따라 중앙난방 시스템에 제공되는 온수의 양 및/또는 온도를 감소시키도록, 물 가열 시스템을 제어할 수 있다. 예를 들어, 온도는 1 또는 2℃만큼씩 감소될 수 있다.
S2105에서, 제어 모듈(110)은, 예를 들어, 열 에너지 저장소로부터 열 에너지를 추출함으로써, 더 저렴한 열원으로 전환하여 온수를 제공하도록 물 가열 시스템을 제어할 수 있다.
S2102에서, 제어 모듈이 현재 에너지 요금제가 오프-피크 요금제, 즉, 에너지 단가가 낮다고 판정하면, 제어 모듈은 에너지-저장 설정으로 진입하도록 물 가열 시스템을 제어한다. 제어 모듈은, 에너지-저장 설정에서, 복수의 서로 다른 오프-피크 시간 전략들을 수행하도록 프로그래밍될 수 있다. 예시들의 완전하지 않은 리스트가 여기에서 제공된다.
S2106에서, 열 에너지 저장소는, 에너지 단가가 낮을 때, 원하는 또는 적절한 온도로 예열될 수 있고, 이에 따라 나중에, 예를 들어 에너지 단가가 높을 때, 저장된 열 에너지가 물을 가열하기 위해 추출될 수 있다(예를 들어, 단계 S2105에 대해 앞서 설명한 바와 같음). 원하는 또는 적절한 온도는, 공공서비스의 과거 사용량으로부터의 데이터에 기반하여 학습된 인공지능 알고리즘(예를 들어, MLA)에 의한 예측에 의해 결정될 수 있다.
S2107에서, 난방 출력을 증가시키기 위해 중앙난방 시스템에 제공되는 온수의 양 및/또는 온도를 증가시키도록 물 가열 시스템이 제어될 수 있으며, 여분의 열 에너지는 건물 구조 자체에 의해 저장되고 나중에 추출될 수 있다.
제어 모듈(100)은, 앞서 설명되고 및 도 2, 3 및 4의 단계들에 도시된 바와 같은 기능들을 수행하도록 소프트웨어로 프로그램된다. 대안적으로, 제어 모듈은 앞서 설명한 기능들을 수행하도록 하드웨어 로직에 하드와이어링 된다.
당업자라면 알 수 있듯이, 본 기술들은 시스템, 방법 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로 구체화될 수 있다. 따라서, 본 기술들은, 전적으로 하드웨어 실시예, 전적으로 소프트웨어 실시예, 또는 소프트웨어와 하드웨어를 결합한 실시예의 형태를 취할 수 있다.
또한, 본 기술들은, 컴퓨터로 판독가능한 프로그램 코드가 구현된 컴퓨터로 판독가능한 매체를 구현하는 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 취할 수 있다. 컴퓨터로 판독가능한 매체는 컴퓨터로 판독가능한 신호 매체 또는 컴퓨터로 판독가능한 저장 매체일 수 있다. 컴퓨터로 판독가능한 매체는, 예를 들어, 전자, 자기, 광학, 전자기, 적외선 또는 반도체의 시스템, 장치, 또는 디바이스, 또는 앞서 설명한 것들의 적절한 조합일 수 있지만, 이에 국한되지는 않는다.
본 기술들의 동작들을 수행하기 위한 컴퓨터 프로그램 코드는, 객체지향 프로그래밍 언어들 및 종래의 절차적 프로그래밍 언어들을 포함하는 하나 이상의 프로그래밍 언어의 임의의 조합으로 작성될 수 있다.
예를 들어, 본 기술들의 동작들을 수행하기 위한 프로그램 코드는, C와 같은 종래의 프로그래밍 언어로 된(해석된 또는 컴파일된) 소스, 객체 또는 실행 코드, 또는 어셈블리 코드, ASIC(주문형 집적회로) 또는 FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이)를 설정하거나 제어하기 위한 코드, 또는 VerilogTM 또는 VHDL(초고속 집적회로 하드웨어 기술형 언어)과 같은 하드웨어 설명 언어용 코드를 포함할 수 있다.
코드 컴포넌트들은 절차들, 방법들 등으로 구체화될 수 있으며, 네이티브 명령어 세트의 직접적인 기계 명령어들로부터 고수준 컴파일된 또는 해석된 언어 구성들(constructs)에 이르기까지의, 임의의 추상적(abstraction) 수준들의 명령어들 또는 명령어들의 시퀀스들의 형태를 취할 수 있는, 하위 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
또한, 본 기술들의 바람직한 실시예들에 따른 논리적 방법의 전부 또는 일부가, 본 방법의 단계들을 수행하기 위한 논리 요소들을 포함하는 논리 장치에서 적절하게 구체화될 수 있고, 그러한 논리 요소들은, 예를 들어, 프로그래머블 로직 어레이 또는 주문형 집적회로의 논리 게이트들과 같은 부품들을 포함할 수 있다는 것이, 당업자에게 명백할 것이다. 이러한 논리 배열은, 예를 들어 고정된 또는 전송가능한 캐리어 매체를 사용하여 저장 및 전송될 수 있는 가상 하드웨어 기술형 언어를 사용하여, 그러한 배열 또는 회로에서 논리 구조들을 일시적 또는 영구적으로 구축하기 위한 요소들을 활성화함으로써, 더욱 구체화될 수 있다.
본 명세서에 인용된 실시예들 및 조건적 표현(conditional language)은, 독자가 본 기술의 원리들을 이해할 수 있도록 도움을 주기 위한 것이며, 본 기술들의 범위를 구체적으로 인용된 실시예들 및 조건들로 제한하기 위한 것이 아니다. 당업자는, 본 명세서에 명시적으로 설명되거나 도시되지는 않았지만, 그럼에도 불구하고, 본 기술의 원리들을 구현하고 첨부된 청구범위에 의해 정의된 범위 내에 포함되는, 다양한 배치들을 고안할 수 있다는 것을 이해할 것이다.
또한, 상술한 설명은, 이해를 돕기 위해, 본 기술의 비교적 단순화된 구현들을 설명할 수 있다. 당업자가 이해할 수 있듯이, 본 기술의 다양한 구현예들은 더 복잡할 수 있다.
몇몇의 경우들에서, 본 기술에 대한 수정들의 유용한 예시들이라고 여겨지는 것들이, 또한 기재될 수 있다. 이는 단지 이해를 돕기 위한 것이며, 반복하지만, 본 기술의 범위를 제한하거나 그 한계들을 설정하기 위한 것이 아니다. 이러한 수정들은, 완전한 리스트가 아니며, 당업자는 본 기술의 범위 내에서 다른 수정들을 할 수 있다. 또한, 수정들의 예시들이 명시되지 않은 경우, 수정이 불가능하다거나 및/또는 설명된 것이 본 기술의 해당 요소를 구현하는 유일한 방법이라고 해석되어서는 안된다.
또한, 본 명세서에서 기술의 원리들, 양상들 및 구현들, 그리고 그들의 구체적인 실시예들을 열거하는 모든 기재들은, 현재 알려져 있거나 미래에 개발될 수 있는 그들의 구조적 및 기능적 등가물들을 모두 포함하도록 의도된다. 따라서, 예를 들어, 당업자에게는, 본 명세서의 모든 블록 다이어그램들이, 본 기술의 원리들을 구체화하는 예시적인 회로망의 개념적 형태들(views)을 나타낸다는 것으로 이해될 것이다. 마찬가지로, 모든 순서도들, 흐름도들, 상태 전환도들, 유사-코드 등이, 컴퓨터-판독가능 매체에 실질적으로 표현되어, 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 (그러한 컴퓨터 또는 프로세서가 명시적으로 도시되지 않았더라도) 실행될 수 있는 다양한 프로세스를 나타낸다는 것으로 이해될 것이다.
"프로세서"라고 표시된 임의의 기능 블록을 포함하는, 도면들에 도시된 다양한 요소들의 기능들은, 전용 하드웨어뿐만 아니라 적절한 소프트웨어와 연계하여 소프트웨어를 실행할 수 있는 하드웨어를 사용하여 제공될 수 있다. 프로세서에 의해 제공되는 경우, 기능들은 하나의 전용 프로세서에 의해서 또는 하나의 공유 프로세서에 의해서 또는 일부가 공유될 수 있는 복수의 개별 프로세서들에 의해서 제공될 수 있다. 더욱, "프로세서" 또는 "컨트롤러"라는 용어의 명시적인 사용이, 소프트웨어를 실행할 수 있는 하드웨어를 배타적으로 지칭하는 것으로 해석되어서는 안되며, 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 네트워크 프로세서, 주문형 집적회로(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 소프트웨어 저장을 위한 읽기전용 메모리(ROM), 랜덤 액세스 메모리(RAM) 및 비휘발성 저장소를 암시적으로 포함할 수 있으며, 이에 제한되지는 않는다. 다른 (종래의 및/또는 맞춤형) 하드웨어도 포함될 수 있다.
소프트웨어 모듈들 또는 소프트웨어일 것이라고 암시되는 모듈들은, 본 명세서에서, 순서도의 요소들 또는 프로세스 단계들의 성능을 나타내는 기타 요소들의 임의의 조합 및/또는 텍스트 설명으로 표현될 수 있다. 이러한 모듈은, 명시적으로 또는 암시적으로 도시된 하드웨어에 의해 실행될 수 있다.
당업자에게는, 본 기술들의 범위를 벗어나지 않으면서도 전술한 예시적인 실시예들에 대해 많은 개선들 및 수정들이 이루어질 수 있음이 명백할 것이다.

Claims (24)

  1. 급수구에 제공된 물 공급기를 제어하기 위한 급수 시스템용 히터 배치 시스템으로서, 상기 급수구는 사용자에게 온수를 공급하도록 배치되고,
    상기 히터 배치 시스템은:
    상기 급수구로부터 원격에 배치된 물 가열 시스템; 및
    상기 물 가열 시스템과 통신가능하게 결합된 제어 모듈을 포함하고,
    상기 제어 모듈은:
    a) 현재 에너지 요금제가 피크 요금제인지 판정하고; 그리고
    상기 현재 에너지 요금제가 피크 요금제라고 판정된 경우, 상기 히터 배치 시스템을 감소된 소비 설정으로 설정하고; 여기서, 상기 감소된 소비 설정은 급수구에 공급되는 온수의 유량(flow rate)을 제1유량에서 제2유량으로 줄이는 것을 포함하고, 상기 제2유량은 상기 제1유량보다 작은, 히터 배치 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어 모듈은, 상기 에너지 요금제가 오프-피크 요금제인지를 더 판정하는, 히터 배치 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 현재 에너지 요금제가 오프-피크 요금제라고 판정된 경우, 상기 히터 배치 시스템을 에너지 저장 설정으로 설정하는, 히터 배치 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 감소된 소비 설정은 급수구에 공급되는 온수의 온도를 제1온도에서 제2온도로 낮추는 것을 포함하고, 상기 제2온도는 상기 제1온도보다 낮은, 히터 배치 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1온도와 상기 제2온도, 또는, 상기 제1유량과 상기 제2유량은, 상기 제어 모듈에 의해 실행되는 인공지능 알고리즘에 의해 설정되는, 히터 배치 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 인공지능 알고리즘은, 상기 제1온도와 상기 제2온도, 또는, 상기 제1유량과 상기 제2유량의 값들을 예측하고,
    상기 알고리즘은 상기 급수 시스템의 과거 사용량과 관련된 데이터에 기반하여 미리학습된, 히터 배치 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 감소된 소비 설정은, 가열 목표에 따라, 상기 히터 배치 시스템에 의해 제공되는 물의 양 또는 온도를 줄이는 것을 포함하는, 히터 배치 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 감소된 소비 설정은 온수를 공급하기 위해 상기 물 가열 시스템의 현재의 열원을 더 저렴한 열원으로 전환하는 것을 포함하는, 히터 배치 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 더 저렴한 열원은 열 에너지 저장소인, 히터 배치 시스템.
  10. 제3항에 있어서,
    상기 에너지 저장 설정은 열 에너지 저장소를 미리결정된 온도로 미리 가열하는 것을 포함하는, 히터 배치 시스템.
  11. 제3항에 있어서,
    상기 에너지 저장 설정은, 추가 열 에너지가 상기 히터 배치 시스템을 수용하는 건물 구조 자체에 의해 저장될 수 있도록, 상기 급수 시스템에 공급되는 온수의 양 및/또는 온도를 높이는 것을 포함하는, 히터 배치 시스템.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 물 가열 시스템은 히트 펌프와 열 에너지 저장소를 포함하는, 히터 배치 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 열 에너지 저장소는 상변화 물질을 포함하는, 히터 배치 시스템.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 상변화 물질은 파라핀 왁스인, 히터 배치 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 파라핀 왁스는 40 내지 60℃의 온도에서 녹는, 히터 배치 시스템.
  16. 제13항, 제14항 및 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 상변화 물질은, 잠열용량(latent heat capacity)이 대략 180kJ/kg와 230kJ/kg의 사이이고, 비열용량(specific heat capacity)이 액체 상태에서 대략 2.27Jg-1K-1이고 고체 상태에서 2.1Jg-1K-1인, 히터 배치 시스템.
  17. 급수구에 제공된 물 공급기를 제어하기 위한 급수 시스템용 히터 배치 시스템을 제어하는 방법으로서, 상기 급수구는 물 가열 시스템으로부터의 온수를 사용자에게 공급하도록 배치되고, 상기 방법은:
    a) 현재 에너지 요금제가 피크 요금제인지 판정하는 단계; 및
    b) 상기 현재 에너지 요금제가 피크 요금제라고 판정된 경우, 상기 히터 배치 시스템을 감소된 소비 설정으로 설정하는 단계 - 여기서, 상기 감소된 소비 설정은, 급수구에 공급되는 온수의 유량을 제1유량에서 제2유량으로 줄이는 것을 포함하고, 상기 제2유량은 상기 제1유량보다 작음 - 를 포함하는, 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 판정하는 단계는, 상기 에너지 요금제가 오프-피크 요금제인지를 더 판정하는, 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 현재 에너지 요금제가 오프-피크 요금제라고 판정된 경우, 상기 히터 배치 시스템을 에너지 저장 설정으로 설정하는, 방법.
  20. 삭제
  21. 제17항에 있어서,
    상기 감소된 소비 설정은, 상기 급수구에 공급되는 온수의 온도를 제1온도에서 제2온도로 낮추는 것을 포함하고, 상기 제2온도는 상기 제1온도보다 낮은, 방법.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 제1온도와 상기 제2온도, 또는 상기 제1유량과 상기 제2유량은, 상기 급수 시스템의 제어 모듈에 의해 실행되는 인공지능 알고리즘에 의해 설정되는, 방법.
  23. 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서로 하여금 제17항에 기재된 방법을 수행하게 하는 컴퓨터로 판독가능한 코드를 포함하는, 컴퓨터로 판독가능한 매체.
  24. 통신 채널을 통해 급수 시스템의 동작을 제어하도록 구성된 제어 모듈로서,
    상기 급수 시스템은, 송수관으로부터의 물을 가열하도록 구성되고 상기 제어 모듈에 의해 제어되는 물 가열 시스템을 포함하고,
    상기 급수 시스템은 상기 물 가열 시스템에 의해 가열된 물을 하나 이상의 급수구들을 통해서 사용자에게 공급하도록 구성되고,
    상기 제어 모듈은 제17항에 기재된 방법을 수행하도록 구성된 프로세서를 포함하는, 제어 모듈.
KR1020237030192A 2021-02-07 2022-02-07 급수 시스템에서 현재 요금제에 기반하여 에너지 사용량을 조절하는 방법 KR102647627B1 (ko)

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GB2109598.9 2021-07-02
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