KR20150008745A - 벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 시스템 및 방법 - Google Patents

벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은, (a) 정보 입력부에 대상 건물의 건물 정보 및 에너지 사용량이 입력되는 단계; 및 (b) 건물 성능 진단부가, 상기 입력된 에너지 사용량을, 데이터베이스에 기 저장된 다수의 에너지 사용량으로서 상기 입력된 건물 정보에 해당하는 그룹의 건물들의 다수의 에너지 사용량과 비교함으로써, 건물 성능을 진단하는 단계; 및 (c) 상기 건물 성능 진단부가 상기 그룹의 다수의 건물의 에너지 사용량을 기준으로 정규 분포를 설정함으로써 상기 진단의 결과를 박스 플롯으로 출력하는 단계를 포함하는, 벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법과 이를 위한 시스템을 제공한다.

Description

벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 시스템 및 방법{System and method for diagnosing of building energy performance using a benchmarking technique}
본 발명은 벤치마킹 기법을 이용하여 건물 에너지 성능 진단을 효율적으로 할 수 있는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
건축물 에너지 절약을 위한 노력은 지속적으로 시행되어왔다. 그러나 기후 변화, 건축물 연면적 증가 등으로 건축물 분야의 에너지 소비량은 지속적으로 증가하였다.
전체 건축물에서 신축 건축물의 비율이 점점 줄어드는 최근 추세를 고려할 때, 건축 분야 에너지 절감 목표를 달성하기 위해서는 에너지 절감 가능성이 큰 기존 건축물의 에너지 성능 향상이 중요하다.
특정 건물의 에너지 성능 향상을 위하여 현재 해당 건물의 에너지 사용 실태를 파악하는 것이 무엇보다도 우선된다.
그러나, 대규모의 건물 군에서 리모델링 대상 건물을 선정하는 작업은 비용과 시간, 노력이 많이 소요되며, 리모델링 자체가 에너지 성능을 고려하지 않을 수도 있고, 고려하더라도 해당 건물의 동적 에너지 소비 특성 분석을 이용해서 이루어지지 않고 리모델링 요소 기술(패시브 기술, 액티브 기술)은 대부분 전문가의 주관적 판단에 의해 선택되고 있다는 문제점이 있다.
이를 해결하기 위하여 건물 에너지 사용량 예측 툴이 개발되어 왔으나, 예측 결과에는 불확실성이 개입되어 있고, 결과의 신뢰성이 낮고, 에너지 모델 구축에 시간과 노력이 많이 소요된다는 문제로 인하여 에너지 사용량은 성능 평가 판단의 기준이 될 수 없다.
따라서, 비용, 시간, 노력이 적게 들며, 보다 신뢰성 있는 결과(실제 에너지 데이터 기반)를 바탕으로 한 평가 방법이 요구되는 실정이다.
관련된 종래기술로서, 한국 등록특허 제10-1194728호가 있는데, 여기에는 건물에 대한 에너지 관리를 일일/월/분기/연도별로 할 수 있는 시스템과 벤치마킹 데이터를 활용하는 기술을 개시하나, 벤치마킹이라는 용어만 유사할 뿐 본 발명과 같이 정규분포를 이용하거나 데이터 값을 신뢰성있게 연산하지 않는다.
한국 공개특허 제2012-0115087호는 건물 에너지 소비량을 측정하고 그 운용 상태를 직관적으로 제시할 수 있는 기술을 개시하나, 건물 그룹화 또는 박스플롯을 활용하지 않는다.
(특허문헌 1) KR1194728 B
(특허문헌 2) KR2012-0115087 A
본 발명은 상기와 같은 과제를 해결하고자 한다.
보다 구체적으로, 본 발명은 벤치마킹 기법을 건물 에너지 성능 진단에 도입하고자 한다. 즉, 모든 건물들을 일정한 기준으로 그룹화하고, 성능 진단을 하고자 하는 대상 건물이 포함되는 그룹을 확인하면, 해당 그룹에서 현재 에너지 성능이 어떠한지를 대상 건물 에너지 성능과 함께 보여줌으로써, 사용자에게 직관적이고 신뢰성 있는 결과를 제시하고자 한다.
또한, 이러한 벤치마킹 기법의 적용에 있어서, 신뢰성을 보다 상승시킬 수 있는 다양한 기법들을 추가하고자 한다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예는, (a) 정보 입력부(100)에 대상 건물의 건물 정보 및 에너지 사용량이 입력되는 단계; 및 (b) 건물 성능 진단부(200)가, 상기 입력된 에너지 사용량을, 데이터베이스에 기 저장된 다수의 에너지 사용량으로서 상기 입력된 건물 정보에 해당하는 그룹의 건물들의 다수의 에너지 사용량과 비교함으로써, 건물 성능을 진단하는 단계; 및 (c) 상기 건물 성능 진단부(200)가 상기 그룹의 다수의 건물의 에너지 사용량을 기준으로 정규 분포를 설정함으로써 상기 진단의 결과를 박스 플롯으로 출력하는 단계를 포함하는, 벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법을 제공한다.
또한, 상기 (b) 단계의 건물 성능의 진단은 에너지원별 건물 성능 진단 및 용도별 건물 성능 진단을 포함하며, 상기 에너지원별 건물 성능 진단은 전기 에너지 성능 진단, 가스 에너지 성능 진단 및 상기 전기 에너지와 가스 에너지를 합산한 전체 에너지 성능 진단을 포함하고, 그리고 상기 용도별 건물 성능 진단은 냉방 에너지 성능 진단 및 난방 에너지 성능 진단을 포함하는 것이 바람직하다.
여기에서, 상기 건물 성능 진단부(200)는, 상기 전기 에너지 성능 진단의 수치화 점수, 상기 가스 에너지 성능 진단의 수치화 점수 및 상기 전체 에너지 성능 진단의 수치화 점수를 상기 박스 플롯에 근거하여 각각 연산하고, 이에 따라 상기 세 개의 점수에 대한 조합에 해당하는 기 저장된 의견을 출력하고, 그리고 상기 건물 성능 진단부(200)는, 상기 냉방 에너지 성능 진단의 수치화 점수 및 상기 난방 에너지 성능 진단의 수치화 점수를 상기 박스 플롯에 근거하여 각각 연산하고, 이에 따라 상기 두 개의 점수에 대한 조합에 해당하는 기 저장된 의견을 출력하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 그룹이 구분되는 기준은 건물 열원 설비에 따르며, 그리고 상기 건물 열원 설비는, 냉방 및 난방 에너지원이 각각 전기식인 설비와 가스식인 설비인 것이 바람직하다.
또한, 상기 건물 정보는, 건물 시공연도, 건물 높이, 건물 용도, 건물 위치, 건물 연면적, 및 건물 설비 시스템 타입을 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (a) 단계 이후, (d1) 상기 데이터베이스에 상기 입력된 건물 정보 및 에너지 사용량이 업데이트되는 단계; (d2) 상기 건물 성능 진단부(200)가, 상기 에너지 사용량이 업데이트됨으로써 상기 데이터베이스에 기 저장된 다수의 에너지 사용량에 해당하는 이전 건물의 순위가 변경되는지 여부를 확인하는 단계; 및 (d3) 순위가 변경된 경우, 상기 건물 성능 진단부(200)가 상기 이전 건물에 대하여 상기 (b) 및 (c) 단계를 더 수행하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (a) 단계 이후, 상기 정보 입력부(100)의 정규화 모듈이 상기 대상 건물의 에너지 사용량을 바닥면적 당 에너지 사용량으로 정규화하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (c) 단계의 정규 분포는 Whisker 가중치가 부가된 분포인 것이 바람직하며, 이 경우 상기 Whisker 가중치는 0.358인 것이 바람직하다.
또한, 상기 (b) 단계 이전, (e1) 상기 건물 성능 진단부(200)가 상기 대상 건물의 에너지 사용량에서 기저 에너지 사용량을 제거하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
여기에서, 상기 기저 에너지 사용량은 상기 대상 건물의 연중 최저 에너지 소비달의 에너지 사용량인 것이 바람직하다.
또한, 상기 (e1) 단계 이후, (e2) 상기 건물 성능 진단부(200)가, 상기 제거된 기저 에너지 사용량의 수치화 점수를 상기 박스 플롯에 근거하여 연산하고, 이에 따라 상기 점수에 해당하는 기 저장된 의견을 출력하는 것이 바람직하다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 다른 실시예는, 대상 건물의 건물 정보 및 에너지 사용량이 입력되는 정보 입력부(100); 상기 대상 건물의 건물 성능을 진단하는 건물 성능 진단부(200); 및 건물 정보 및 에너지 사용량 데이터베이스(310)를 포함하며, 상기 건물 성능 진단부(200)는, 상기 입력된 에너지 사용량을, 상기 건물 정보 및 에너지 사용량 데이터베이스(310)에 기 저장된 다수의 에너지 사용량으로서 상기 입력된 건물 정보에 해당하는 그룹의 건물들의 다수의 에너지 사용량과 비교함으로써 건물 성능을 진단하는, 건물 성능 진단 모듈(230); 및 상기 그룹의 다수의 건물의 에너지 사용량을 기준으로 정규 분포를 설정함으로써 상기 진단의 결과를 박스 플롯으로 출력하는 출력 모듈(240)을 포함하는 것을 특징으로 하는, 벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 시스템을 제공한다.
또한, 상기 건물 성능의 진단은 에너지원별 건물 성능 진단 및 용도별 건물 성능 진단을 포함하며, 그리고 상기 에너지원별 건물 성능 진단은 전기 에너지 성능 진단, 가스 에너지 성능 진단 및 상기 전기 에너지와 가스 에너지를 합산한 전체 에너지 성능 진단을 포함하고, 상기 용도별 건물 성능 진단은 냉방 에너지 성능 진단 및 난방 에너지 성능 진단을 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 시스템은, 에너지원별 진단결과 데이터베이스(331) 및 용도별 진단결과 데이터베이스(332)를 더 포함하며, 상기 건물 성능 진단 모듈(230)은, 상기 전기 에너지 성능 진단의 수치화 점수, 상기 가스 에너지 성능 진단의 수치화 점수 및 상기 전체 에너지 성능 진단의 수치화 점수를 상기 박스 플롯에 근거하여 연산하고, 상기 출력 모듈(240)은, 상기 세 개의 점수에 대한 조합에 해당하는 의견으로서 상기 에너지원별 진단결과 데이터베이스(331)에 기 저장된 의견을 출력하고, 그리고 상기 건물 성능 진단 모듈(230)는, 상기 냉방 에너지 성능 진단의 수치화 점수 및 상기 난방 에너지 성능 진단의 수치화 점수를 상기 박스 플롯에 근거하여 연산하고, 상기 출력 모듈(240)은, 상기 두 개의 점수에 대한 조합에 해당하는 의견으로서 용도별 진단결과 데이터베이스(332)에 기 저장된 의견을 출력하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 시스템은, 기저 에너지 사용량 제거 및 진단 모듈(220) 및 기저 에너지 사용량 진단결과 데이터베이스(320)를 더 포함하며, 상기 기저 에너지 사용량 제가 및 진단 모듈(220)은, 상기 대상 건물의 에너지 사용량에서 기저 에너지 사용량을 제거하며, 그리고 상기 제거된 기저 에너지 사용량의 수치화 점수를 상기 박스 플롯에 근거하여 연산하고, 그리고 상기 출력 모듈(240)은 상기 점수에 해당하는 의견으로서 상기 기저 에너지 사용량 진단결과 데이터베이스(320)에 기 저장된 의견을 출력하는 것이 바람직하다.
여기에서, 상기 기저 에너지 사용량은 상기 대상 건물의 연중 최저 에너지 소비달의 에너지 사용량인 것이 바람직하다.
또한, 상기 건물 성능 진단부(200)는, 상기 정규 분포에 Whisker 가중치를 부여하는 Whisker 가중치 설정 모듈(210)을 더 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명에 의하여 비용, 시간, 노력이 적게 들며, 보다 신뢰성 있는 결과를 제공할 수 있다.
또한, 해당 건물이 속한 그룹의 일반적인 에너지 성능 통계를 직관적으로 보여줌으로써, 설계 내지 리모델링 단계에서 의사결정자에게 효과적이고 합리적인 의견을 제시할 수 있다.
더욱이, 현재 국내에서는 기존 건물을 대상으로 "에너지 효율 등급제"를 실행하면서 에너지 효율이 좋은 건물을 대상으로 법적 완화와 경제적 지원 등을 위해 "녹색건축물 조성 지원법"을 마련하고 있다. 이러한 국가 정책의 성공적인 정착을 위해서는 본 발명에서 제안하는 건물 에너지 성능 진단 방법이 큰 역할을 할 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 시스템의 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따른 방법의 순서도이다.
도 3은 본 발명에 따른 대상 건물 정보 입력의 일 실시예를 도시하는 interface이다.
도 4 내지 6은 본 발명에 따른 박스 플롯 및 Whisker 가중치를 설명하기 위한 개념도이다.
도 7은 본 발명에 따른 건물 그룹 기준을 설명하기 위한 개념도이다.
도 8은 본 발명에 따른 기저 에너지 사용량을 설명하기 위한 그래프이다.
도 9는 본 발명에 따라 출력되는 진단 결과의 일 실시예를 도시하는 interface이다.
도 10 내지 12는 본 발명에 따라 데이터베이스에 기 저장되어 진단 결과로서 출력되는 의견(정성적 표현)의 일 례를 조합별로 도시한다.
도 13 내지 14는 본 발명을 실재 건물에 적용한 진단 결과를 도시한다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명에 의한 벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 시스템 및 방법을 설명한다.
벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 시스템의 설명
도 1을 참조하여 시스템을 설명한다.
본 발명에 의한 벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 시스템은 정보 입력부(100), 건물 성능 진단부(200) 및 데이터베이스(300)를 포함한다.
(1) 정보 입력부
정보 입력부(100)를 통하여 사용자는 성능을 진단하고자 하는 대상 건물의 정보 및 에너지 사용량을 입력할 수 있다. 정보 입력부(100)는 건물 정보 입력 모듈(110), 에너지 사용량 입력 모듈(120) 및 정규화 모듈(130)을 포함한다.
건물 정보 입력 모듈(110)을 통하여 건물 정보가 입력된다. 여기에서 입력되는 건물 정보는, 건물 시공연도, 건물 높이, 건물 용도, 건물 위치, 건물 연면적, 및 건물 설비 시스템 타입을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않음은 물론이다.
도 3은 본 발명에 따른 시스템으로 구현된 interface의 일 실시예를 도시하는데, 1 내지 4단계에서 다양한 건물 정보가 입력됨을 확인할 수 있다.특히, 후술할 바와 같이, 본 발명에 따른 시스템은 다수의 건물을 일정한 그룹으로 구분하여, 동일 그룹 내에서의 상대적 건물 성능 진단 결과를 출력한다.
건물 에너지 성능 평가를 위하여 그룹을 구분하는 기준은, 건물 에너지원에 따른 것이 바람직하다. 예를 들어, 그 에너지원이 전기식인지 가스식인지 여부에 따라 건물 에너지 성능은 상이해지며, 전기식 설비가 구비된 건물과 가스식 설비가 구비된 건물의 직접적인 비교가 어렵기 때문이다.
한편, 본 명세서에서는, 도 3과 같이 본 발명에 따른 시스템 및 방법을 구현한 interface를 일례로 설명하였으나, 다른 방법도 가능함은 물론이다. 다른 실시예에 따라 다운로드 후 단말기에서 독립적으로 실행될 수 있는 스탠드얼론 어플리케이션방식(stand-alone application), 스마트폰과 같은 휴대용 단말기에서 실행될 수 있는 어플리케이션 방식도 가능하다. 그 외에도 본 발명에 따른 개념이 구현될 수 있는 어떠한 방식도 가능할 것이다.
도 7은 이와 같이 그룹을 구분하는 기준의 바람직한 일 실시예를 도시하는데, 난방 에너지원에 따른 기준이 전기식인지 가스식인지 여부(상하) 및 냉방 에너지원에 따른 기준이 전기식인지 가스식인지 여부(좌우)에 따라 4개의 그룹으로 구분할 수 있다. 도시된 실시예에서 "A"는 난방-가스식/냉방-가스식, "B"는 난방-가스식/냉방-전기식, "C"는 난방-전기식/냉방-가스식, "D"는 난방-전기식/냉방-전기식인 그룹이다.
대상 건물이 어느 그룹에 포함되는지는 건물 정보 입력 모듈(110)에 입력되는 정보에 따르며, 이는 도 3의 좌측 상단 "4단계"의 입력창에도 도시된다.
에너지 사용량 입력 모듈(120)을 통하여 대상 건물의 에너지 사용량이 입력된다. 월단위로 입력되는 것이 바람직하다.
정규화 모듈(130)을 통하여 입력된 에너지 사용량이 정규화된다. 건물의 형태 및 크기에 상관없이 동등한 수준의 비교가 바람직하기 때문이며, 이를 위하여 바닥면적 당 에너지 사용량으로 정규화되는 것이 바람직하다.
이렇게 정규화된 에너지 사용량 및 건물 정보는 건물 정보 및 에너지 사용량 데이터베이스(310)에 저장되어 업데이트된다.
(2) 건물 성능 진단부
건물 성능 진단부(200)는 정보 입력부(100)를 통하여 입력된 정보를 토대로 대상 건물의 에너지 성능을 진단하고 출력한다.
건물 성능 진단부(200)는, Whisker 가중치 설정 모듈(210), 기저 에너지 사용량 제거 및 진단 모듈(220), 건물 성능 진단 모듈(230), 및 출력 모듈(240)을 포함한다.
본 발명은 데이터베이스(300)에 수집된 데이터, 즉 대상 건물이 포함된 그룹의 건물들의 기 저장된 에너지 사용량들에 대한 데이터가 정규 분포를 따른다는 가정 하에 대상 건물의 에너지 성능을 박스 플롯의 개념으로 평가하는데, Whisker 가중치 설정 모듈(210)은 이를 위한 Whisker 가중치를 설정하는 기능을 한다.
박스 플롯의 개념은 도 4에 도시된 바와 같다. 즉, IQR(Interquartile Range) 내에 포함된다면 양호한 것이며 1.5IQR에 포함된 경우 많음 또는 적음, 3IQR에 포함된 경우 매우 많음/매우 적음, 그리고 그 외의 경우 정밀 진단이 필요한 것으로 판단된다. 후술하겠으나, 수치화 점수를 연산할 경우, 대상 건물의 위치가 IQR에 포함된 경우가 "2", IQR에서 많은 쪽으로 포함된 경우가 "1", 적은 쪽으로 포함된 경우가 "3"으로 연산된다.
여기에서, 사용자는 Whisker 가중치 설정 모듈(210)을 이용하여 건물 에너지 성능 진단의 기준에 따라 Whisker 가중치를 상이하게 설정될 수 있다.
Whisker 가중치를 설정하는 이유는, 첫째 Whisker 가중치를 설정하지 않은 표준 정규 분포의 경우 오직 IQR과 1.5IQR의 합으로도 약 99.3%를 커버하게 되므로 정밀 진단이 필요한 대상 건물이 거의 선정되지 않는 문제점이 있기 때문이며, 둘째 사용자가 성능 진단 기준을 변경하고자 할 경우 간단하게 Whisker 가중치만을 변경하여 적용할 수 있기 때문이다. 예를 들어, 성능 진단 기준을 높게 잡는다면 Whisker 가중치를 작게 설정하고, 반대로 성능 진단 기준을 낮게 잡는다면 Whisker 가중치를 높게 설정할 수 있다.
도 4 및 도 5에서는 Whisker 가중치가 적용되지 않은 경우이다. 전술한 바와 같이 오직 IQR과 1.5IQR의 합으로도 약 99.3%가 커버된다.
도 6에서는 Whisker 가중치가 없는 경우(IQR: 50%), Whisker 가중치가 0.358인 경우(0.358·IQR: 75%) 및 Whisker 가중치가 1.5인 경우(1.5·IQR: 99.3%)를 각각 도시한다.
유효한 진단 결과를 도출하기 위하여 IQR에 해당하는 경우(즉, 수치화 점수가 "2"인 경우)가 전체의 75%가 되어 1/4의 대상 건물의 많음/적음 진단이 바람직한바, 아래의 수식에 의하여 Whisker 가중치를 0.358로 설정함이 바람직하다.
(수학식 1)
0.67 + x·IQR = 1.15
x = 0.358 (x는 Whisker 가중치)
Whisker 가중치를 0.358로 설정한 후 사용자가 성능 진단 기준을 변경하고자 하는 경우 가감이 가능함은 물론이다.
기저 에너지 사용량 제거 및 진단 모듈(220)은 정보 입력부(100)에 입력된 에너지 사용량에서 기저 에너지 사용량을 제거하고 이를 별도로 진단할 수 있다.
여기에서 기저 에너지 사용량(base energy use)는, "주어진 기간 동안의 최저 부하로서, 전체 부하 중 24시간 또는 일정 시간 동안에 계속적으로 걸리는 부하"를 의미한다.
기저 에너지 사용량을 별도로 확인하고 제거함으로써 월별 총량 에너지(전기, 가스)로부터 냉방, 난방 에너지 사용을 구분할 수 있다.
특히, 한국 기후 조건의 특성상 간절기(예를 들어, 5월 또는 10월)에는 냉난방이 최소로 이루어지는 점에 착안하여, 월별 총량 에너지에서 연중 최저 에너지 소비달 에너지 총량을 제거함으로써 기저 에너지 사용량의 선별 및 제거가 가능함을 확인하였다.
도 8의 상측 도면은 본 발명자가 58개 건물에 대한 월별 에너지 사용량을 분석한 것으로서, 간절기(예를 들어, 5월 또는 10월) 에너지 사용량이 가장 적음을 확인하였다. 도 5의 하측 도면은 5월의 에너지 사용량을 제거한 것이다.
이렇게 제거된 기저 에너지 사용량 역시 후술하는 건물 성능 진단 방법과 동일하게 정규분포를 활용함으로써 수치화 연산이 가능하며, 이에 대한 판단 결과 출력이 가능하다.
대상 건물의 위치가 IQR에 포함된 경우가 "2", IQR에서 많은 쪽으로 포함된 경우가 "1", 적은 쪽으로 포함된 경우가 "3"으로 연산되는데, 후술하는 출력 모듈(240)에 의하여 각각의 경우에 해당되도록 기저 에너지 사용량 진단결과 데이터베이스(320)에 기 저장된 의견이 출력된다. 출력되는 의견은 도 12에 도시되어 있다.
건물 성능 진단 모듈(230)은, 에너지원별 건물 성능 진단 모듈(231)과 용도별 건물 성능 진단 모듈(232)로 이루어진다.
에너지원별 건물 성능 진단 모듈(231)은 전기 에너지 성능 진단, 가스 에너지 성능 진단 및 그 합인 전체 에너지 성능 진단을 수행한다. 또한, 전기 에너지 성능 진단의 수치화 점수, 가스 에너지 성능 진단의 수치화 점수 및 전체 에너지 성능 진단의 수치화 점수를 박스 플롯에 근거하여 연산한다.
여기에서, "박스 플롯에 근거한 연산"은, 대상 건물의 위치가 박스 플롯 상의 IQR에 포함된 경우가 "2", IQR에서 많은 쪽으로 포함된 경우가 "1", 적은 쪽으로 포함된 경우가 "3"으로 연산함을 의미한다.
총 3개의 진단 결과(전기, 가스, 전체)가 3개의 값(1, 2, 3)으로 표현되는바, 그 조합은 19개가 이루어진다. (1, 1, 1)~(3, 3, 3)
마찬가지로, 용도별 건물 성능 진단(232)은 냉방 에너지 성능 진단 및 난방 에너지 성능 진단을 수행한다. 또한, 마찬가지 방식으로 냉방 에너지 성능 진단의 수치화 점수 및 난방 에너지 성능 진단의 수치화 점수를 박스 플롯에 근거하여 각각 연산한다.
총 2개의 진단 결과(냉방, 난방)가 3개의 값(1, 2, 3)으로 표현되는바, 그 조합은 9개가 이루어진다. (1, 1)~(3, 3)
출력 모듈(240)은 상기 조합 결과에 따른 의견을 데이터베이스(300)로부터 확인하여 출력한다.
출력되는 의견은 총 3개이다.
첫째, 기저 에너지 사용량에 따른 진단 결과로서, (1)(2)(3)의 3개의 조합에 대하여 기저 에너지 사용량 진단결과 데이터베이스(320)에 기 저장된 의견을 출력한다. 출력되는 의견의 일 실시예가 도 12에 도시되나, 상세한 문구가 수정될 수 있음은 물론이다.
둘째, 에너지원별 건물 성능 진단 결과로서, 19개의 조합에 대하여 에너지원별 진단결과 데이터베이스(331)에 기 저장된 의견을 출력한다. 출력되는 의견의 일 실시예가 도 10에 도시되나, 상세한 문구가 수정될 수 있음은 물론이다.
셋째, 용도별 건물 성능 진단 결과로서, 9개의 조합에 대하여 용도별 진단결과 데이터베이스(332)에 기 저장된 의견을 출력한다. 출력되는 의견의 일 실시예가 도 11에 도시되나, 상세한 문구가 수정될 수 있음은 물론이다.
도 9는 본 발명에 따른 시스템으로 구현된 출력결과의 interface 일 실시예를 도시하는데, 에너지원별 건물 성능 진단 결과가 해당 그룹의 건물들의 에너지 사용량을 기준으로 정규 분포를 설정한 박스 플롯으로 출력됨과 동시에 그 의견들이 각각의 하단에 출력됨을 확인할 수 있다.
한편, 건물 성능 진단 모듈(230)은 대상 건물의 에너지 사용량이 입력됨으로써, 이전 건물의 진단 결과가 달라진 경우도 분석할 수 있다.
즉, 정보 입력부(100)를 통하여 대상 건물의 정보 및 에너지 사용량이 입력되면 건물 정보 및 에너지 사용량 데이터베이스(310)에 상기 입력된 건물 정보 및 에너지 사용량이 업데이트되는데, 이에 따라 정규 분포가 달라지고 기 저장된 이전 건물의 진단 결과가 달라질 수 있다.
이를 확인한 경우, 건물 성능 진단 모듈(230)은 이전 건물에 대하여 전술한 진단을 재실시하고 진단 결과를 이전 건물의 사용자 등에게 자동으로 알려줄 수도 있다.
벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법의 설명
도 2를 참조하여, 본 발명에 의한 벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법을 설명한다.
정보 입력부(100)의 건물 정보 입력 모듈(110)에 건물 정보가 입력되고(S110), 에너지 사용량 입력 모듈(120)에 에너지 사용량이 월별로 입력된다(S120). 도 3에 도시된 바와 같은 interface가 사용될 수 있다.
정규화 모듈(130)은 이를 정규화하며, 정규화된 결과가 건물 정보 및 에너지 사용량 데이터베이스(310)에 업데이트되어 저장된다(S130).
건물 성능 진단부(200)의 Whisker 가중치 설정 모듈(210)은 먼저 Whisker 가중치를 설정한다(S210). Whisker 가중치의 디폴트값은 0.358인 것이 바람직하나, 사용자가 정한 기준에 따라 가감이 가능하다.
기저 에너지 사용량 제거 및 진단 모듈(220)이 정규화되어 업데이트되고 저장된 대상 건물의 에너지 사용량에서 기저 에너지 사용량을 제거하고 진단한다(S220).
기저 에너지 사용량은 연중 최저 에너지 소비달의 에너지 사용량을 활용할 수 있다.
건물 성능 진단 모듈(230)은 건물의 에너지 사용량에서 기저 에너지 사용량을 제거한 뒤 에너지원별/용도별 건물 성능을 진단한다(S230).
이러한 진단들은 전술한 바와 같이 대상 건물이 해당되는 그룹의 건물들에 대하여 건물 정보 및 에너지 사용량 데이터베이스(310)에 기 저장된 다수의 에너지 사용량이 정규분포함을 가정하고 이에 비교함으로써 박스 플롯으로서 진단할 수 있다. 진단 결과는 (1)(2)(3)의 세 개의 점수 중 어느 하나로서 수치화될 수 있다.
에니저원별 건물 성능의 경우, 전기/가스/전체의 3개의 진단이 가능하며, 용도별 건물 성능의 경우, 냉방/난방의 2개의 진단이 가능하다.
이러한 진단 결과들은 도 9에 도시된 바와 같이 박스 플롯으로 출력될 수 있으며, 점수들의 조합으로 인하여 데이터베이스(320, 331, 332)에 기 저장된 의견인 정성적 표현과 함께 출력될 수 있다.
한편, 대상 건물에 대한 에너지 사용량의 업데이트로서 이전 건물의 진단 결과가 달라지는 경우(S310), 이전 건물의 건물 성능 진단이 다시 이루어지고 결과가 출력된다(S320, S330).
건물 에너지 성능 진단 예시
도 13 및 14는 본 발명에 따른 벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법을 실제 수행한 사례를 설명한다.
도시된 사례의 대상 건물은 대한민국 서울 을지로에 위치한 건물로서, 건물 용도는 업무/판매 시설이고, 규모는 지하 6층 지상 33층으로 연면적 91,830m2이며, 열원은 빙축열조, 터보냉동기, 콘덴싱 가스 보일러를 사용하는 건물로 확인되었으며, 이러한 정보들이 정보 입력부(100)를 통하여 입력되었다.
건물 성능 진단부(200)를 통한 진단 결과로서, 에너지원별 성능 진단 결과가 도 13에 도시되고 용도별 성능 진단 결과가 도 14에 도시된다.
전술한 바와 같이, 진단 결과는 박스 플롯으로 도시됨으로써 사용자에게 자신의 대상 건물이 속한 그룹에서 어느 정도에 위치하는지를 직관적으로 알려줄 수 있다.
이를 해석하면 다음과 같다.
전기 에너지 사용량 분석 결과, 대체로 동일 그룹의 타 건물에 비해 "적게" 사용하고 있음이 확인되었다. 특히, 겨울철인 1월, 2월, 11월, 12월의 에너지 사용량은 집단의 25% 범위 아래에 분포하고 있음이 확인되었다. 여름철은 "보통" 수준이었다.
가스 에너지 사용량 분석 결과, 대체로 동일 그룹의 타 건물에 비해 "많이" 사용하고 있음이 확인되었다. 특히, 겨울철인 1월, 11월, 12월의 난방 에너지 사용이 높은 편이었다. 다만, 여름철 흡수식 냉동기 가스 소비량이 매우 적었다. 그 이유는 터보 냉동기와 빙축열을 함께 사용하는 시스템을 이용하여 대부분의 냉방 부하를 처리하였기 때문으로 분석된다.
총 에너지 사용량 분석 결과, 동일 그룹의 타 건물에 비해 7~9월은 우수하였으며, 나머지 월에는 보통 에너지 사용량 수준으로 확인되었다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 참조하여 설명하였지만, 당업계에서 통상의 지식을 가진 자라면 이하의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역을 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 정보 입력부
110: 건물 정보 입력 모듈
120: 에너지 사용량 입력 모듈
130: 정규화 모듈
200: 건물 성능 진단부
210: Whisker 가중치 설정 모듈
220: 기저 에너지 사용량 제거 및 진단 모듈
230: 건물 성능 진단 모듈
231: 에너지원별 건물 성능 진단 모듈
232: 용도별 건물 성능 진단 모듈
240: 출력 모듈
310: 건물 정보 및 에너지 사용량 데이터베이스
320: 기저 에너지 사용량 진단결과 데이터베이스
331: 에너지원별 진단결과 데이터베이스
332: 용도별 진단결과 데이터베이스

Claims (18)

  1. (a) 정보 입력부(100)에 대상 건물의 건물 정보 및 에너지 사용량이 입력되는 단계; 및
    (b) 건물 성능 진단부(200)가, 상기 입력된 에너지 사용량을, 데이터베이스에 기 저장된 다수의 에너지 사용량으로서 상기 입력된 건물 정보에 해당하는 그룹의 건물들의 다수의 에너지 사용량과 비교함으로써, 건물 성능을 진단하는 단계; 및
    (c) 상기 건물 성능 진단부(200)가 상기 그룹의 다수의 건물의 에너지 사용량을 기준으로 정규 분포를 설정함으로써 상기 진단의 결과를 박스 플롯으로 출력하는 단계를 포함하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 (b) 단계의 건물 성능의 진단은 에너지원별 건물 성능 진단 및 용도별 건물 성능 진단을 포함하며,
    상기 에너지원별 건물 성능 진단은 전기 에너지 성능 진단, 가스 에너지 성능 진단 및 상기 전기 에너지와 가스 에너지를 합산한 전체 에너지 성능 진단을 포함하고, 그리고
    상기 용도별 건물 성능 진단은 냉방 에너지 성능 진단 및 난방 에너지 성능 진단을 포함하는 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 건물 성능 진단부(200)는, 상기 전기 에너지 성능 진단의 수치화 점수, 상기 가스 에너지 성능 진단의 수치화 점수 및 상기 전체 에너지 성능 진단의 수치화 점수를 상기 박스 플롯에 근거하여 각각 연산하고, 이에 따라 상기 세 개의 점수에 대한 조합에 해당하는 기 저장된 의견을 출력하고, 그리고
    상기 건물 성능 진단부(200)는, 상기 냉방 에너지 성능 진단의 수치화 점수 및 상기 난방 에너지 성능 진단의 수치화 점수를 상기 박스 플롯에 근거하여 각각 연산하고, 이에 따라 상기 두 개의 점수에 대한 조합에 해당하는 기 저장된 의견을 출력하는 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 그룹이 구분되는 기준은 건물 열원 설비에 따르며, 그리고
    상기 건물 열원 설비는, 냉방 및 난방 에너지원이 각각 전기식인 설비와 가스식인 설비인 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 건물 정보는, 건물 시공연도, 건물 높이, 건물 용도, 건물 위치, 건물 연면적, 및 건물 설비 시스템 타입을 포함하는 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 (a) 단계 이후,
    (d1) 상기 데이터베이스에 상기 입력된 건물 정보 및 에너지 사용량이 업데이트되는 단계;
    (d2) 상기 건물 성능 진단부(200)가, 상기 에너지 사용량이 업데이트됨으로써 상기 데이터베이스에 기 저장된 다수의 에너지 사용량에 해당하는 이전 건물의 순위가 변경되는지 여부를 확인하는 단계; 및
    (d3) 순위가 변경된 경우, 상기 건물 성능 진단부(200)가 상기 이전 건물에 대하여 상기 (b) 및 (c) 단계를 더 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 (a) 단계 이후,
    상기 정보 입력부(100)의 정규화 모듈이 상기 대상 건물의 에너지 사용량을 바닥면적 당 에너지 사용량으로 정규화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 (c) 단계의 정규 분포는 Whisker 가중치가 부가된 분포인 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 Whisker 가중치는 0.358인 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 (b) 단계 이전,
    (e1) 상기 건물 성능 진단부(200)가 상기 대상 건물의 에너지 사용량에서 기저 에너지 사용량을 제거하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 기저 에너지 사용량은 상기 대상 건물의 연중 최저 에너지 소비달의 에너지 사용량인 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 (e1) 단계 이후,
    (e2) 상기 건물 성능 진단부(200)가, 상기 제거된 기저 에너지 사용량의 수치화 점수를 상기 박스 플롯에 근거하여 연산하고, 이에 따라 상기 점수에 해당하는 기 저장된 의견을 출력하는 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 방법.
  13. 대상 건물의 건물 정보 및 에너지 사용량이 입력되는 정보 입력부(100);
    상기 대상 건물의 건물 성능을 진단하는 건물 성능 진단부(200); 및
    건물 정보 및 에너지 사용량 데이터베이스(310)를 포함하며,
    상기 건물 성능 진단부(200)는,
    상기 입력된 에너지 사용량을, 상기 건물 정보 및 에너지 사용량 데이터베이스(310)에 기 저장된 다수의 에너지 사용량으로서 상기 입력된 건물 정보에 해당하는 그룹의 건물들의 다수의 에너지 사용량과 비교함으로써 건물 성능을 진단하는, 건물 성능 진단 모듈(230); 및
    상기 그룹의 다수의 건물의 에너지 사용량을 기준으로 정규 분포를 설정함으로써 상기 진단의 결과를 박스 플롯으로 출력하는 출력 모듈(240)을 포함하는 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 시스템.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 건물 성능의 진단은 에너지원별 건물 성능 진단 및 용도별 건물 성능 진단을 포함하며, 그리고
    상기 에너지원별 건물 성능 진단은 전기 에너지 성능 진단, 가스 에너지 성능 진단 및 상기 전기 에너지와 가스 에너지를 합산한 전체 에너지 성능 진단을 포함하고, 상기 용도별 건물 성능 진단은 냉방 에너지 성능 진단 및 난방 에너지 성능 진단을 포함하는 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 시스템.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 시스템은, 에너지원별 진단결과 데이터베이스(331) 및 용도별 진단결과 데이터베이스(332)를 더 포함하며,
    상기 건물 성능 진단 모듈(230)은, 상기 전기 에너지 성능 진단의 수치화 점수, 상기 가스 에너지 성능 진단의 수치화 점수 및 상기 전체 에너지 성능 진단의 수치화 점수를 상기 박스 플롯에 근거하여 연산하고,
    상기 출력 모듈(240)은, 상기 세 개의 점수에 대한 조합에 해당하는 의견으로서 상기 에너지원별 진단결과 데이터베이스(331)에 기 저장된 의견을 출력하고, 그리고
    상기 건물 성능 진단 모듈(230)는, 상기 냉방 에너지 성능 진단의 수치화 점수 및 상기 난방 에너지 성능 진단의 수치화 점수를 상기 박스 플롯에 근거하여 연산하고,
    상기 출력 모듈(240)은, 상기 두 개의 점수에 대한 조합에 해당하는 의견으로서 용도별 진단결과 데이터베이스(332)에 기 저장된 의견을 출력하는 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 시스템.
  16. 제 13 항에 있어서,
    상기 시스템은, 기저 에너지 사용량 제거 및 진단 모듈(220) 및 기저 에너지 사용량 진단결과 데이터베이스(320)를 더 포함하며,
    상기 기저 에너지 사용량 제가 및 진단 모듈(220)은, 상기 대상 건물의 에너지 사용량에서 기저 에너지 사용량을 제거하며, 그리고 상기 제거된 기저 에너지 사용량의 수치화 점수를 상기 박스 플롯에 근거하여 연산하고, 그리고
    상기 출력 모듈(240)은 상기 점수에 해당하는 의견으로서 상기 기저 에너지 사용량 진단결과 데이터베이스(320)에 기 저장된 의견을 출력하는 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 시스템.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 기저 에너지 사용량은 상기 대상 건물의 연중 최저 에너지 소비달의 에너지 사용량인 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 시스템.
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 건물 성능 진단부(200)는,
    상기 정규 분포에 Whisker 가중치를 부여하는 Whisker 가중치 설정 모듈(210)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
    벤치마킹 기법에 따른 건물 에너지 성능 진단 시스템.
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