KR20150025761A - 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템 및 방법 - Google Patents

전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명에 의하면, 온도, 조도, 공기 질의 환경 파라미터를 최적화하여 통합 쾌적지수를 산출하고, 예측 전력을 산출하여 통합 쾌적지수와 예측 전력을 기초로 빌딩 내 에너지 설비의 전력을 지능적으로 제어함으로써, 사용자에게 쾌적한 실내 환경을 제공하면서 동시에 에너지 소비를 최소화할 수 있으며, 이를 통해 IBS/BIM/BEMS 뿐만 아니라 다양한 IT를 접목한 건축공학 분야에서 쾌적한 실내 환경과 에너지 효율을 종합적으로 고려한 제어 시스템을 제공할 수 있는 효과가 있다.

Description

전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템 및 방법{System and Method for Intelligent Building Energy Management Based on Power Prediction using Integrated Comfort Context and Energy Efficiency Simultaneously}
본 발명은 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더 자세하게는 사용자의 체감 정보에 따라 쾌적한 실내 환경을 제공하면서 동시에 빌딩 내의 에너지 소비를 최소화할 수 있는 기술에 관한 것이다.
최근 IT를 비롯한 첨단기술의 급속한 진보로 인해 쾌적한 환경의 확보 및 업무 활동과 비즈니스에 필요한 기능 확보 등 빌딩 내 에너지 설비의 자동화 및 지능화 추세가 가속화되고 있으며, 이와 관련하여 빌딩관리에 IT를 활용한 빌딩 자동화 시스템(BAS : Building Automation System), 지능형 빌딩 시스템(IBS: Intelligent Building System), 빌딩 에너지 관리 시스템(BEMS : Building Energy Management System) 등 여러 가지 시스템 도입이 이루어지고 있다.
이러한 시스템 중의 하나로서, 빌딩 에너지 관리 시스템(BEMS : Building Energy Management System)은 건물 내 에너지 설비뿐만 아니라 사무기기, 정보기기 등 제반 에너지 기기의 세부 에너지 사용량 모니터링과 지능형 제어를 통해 에너지 소비를 최소화하고, 건물 내 상태 감지 및 환경정보를 기반으로 쾌적하고 경제적인 환경을 보장하는 기술이다.
그러나, 현재 대부분의 빌딩 에너지 관리 시스템은 온도, 습도, 조도, 먼지농도 등과 같은 가공하지 않은 센싱 데이터만을 이용하여 실내 환경을 획일적으로 제어하고 있기 때문에 사용자의 체감 정보에 따라 쾌적한 실내 환경을 제공하는 데에는 한계가 있다.
또한, 종래의 빌딩 에너지 관리 시스템은 단순히 에너지 가격이나 시간에 따라 에너지 비용을 최소화할 수 있도록 관리하고 있기 때문에 건물에 특화된 체계적인 에너지 관리 기능은 제공하지 못한다는 문제점이 있다.
따라서, 사용자의 체감 정보에 따라 쾌적한 실내 환경을 제공하면서 빌딩 내의 에너지 소비를 최소화할 수 있는 기술이 요구되고 있다.
특허등록 10-1143478호(등록일:2012.04.30)
본 발명은 상기한 바와 같은 종래의 문제점을 해소하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 전력 예측을 기반으로 사용자의 체감 정보에 따라 쾌적한 실내 환경을 제공하면서 동시에 빌딩 내의 에너지 소비를 최소화하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템은, 빌딩 내의 온도, 조도 및 공기 질 환경 파라미터를 각각 센싱하여 출력하는 복수의 센서; 에너지 소비를 최소화할 수 있도록 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm)을 이용하여 상기 센싱된 환경 파라미터를 최적화하는 환경 파라미터 최적화부; 상기 최적화된 환경 파라미터를 기초로 통합 쾌적지수를 산출하는 통합 쾌적지수 산출부; 상기 센싱된 환경 파라미터와 최적화된 환경 파라미터와의 차이를 기초로 빌딩 내의 온도, 조도, 공기 질을 제어하기 위한 요구 전력값을 산출하는 퍼지 컨트롤러; 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 이전 전력값을 기초로 예측 전력값을 산출하는 전력 예측부; 상기 최적화된 환경 파라미터, 상기 산출된 통합 쾌적지수 및 예측 전력값, 빌딩 내 가용 전력을 기초로 온도, 조도 및 공기 질을 제어하기 위한 조정 전력값을 산출하는 지능형 전력 제어 에이전트; 상기 산출된 요구 전력값과 조정 전력값을 기초로 실제 소비 전력을 산출하는 소비 전력 계산부; 및 상기 산출된 실제 소비 전력에 따라 빌딩 내 에너지 설비의 동작을 제어하는 복수의 액츄에이터를 포함하는 것을 특징으로 한다.
한편, 상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 방법은, (a) 빌딩 내의 온도, 조도 및 공기 질 환경 파라미터를 센싱하는 단계; (b) 에너지 소비를 최소화할 수 있도록 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm)을 이용하여 상기 센싱된 환경 파라미터를 최적화하는 단계; (c) 상기 최적화된 환경 파라미터를 기초로 통합 쾌적지수를 산출하는 단계; (d) 상기 센싱된 환경 파라미터와 최적화된 환경 파라미터와의 차이를 기초로 빌딩 내의 온도, 조도, 공기 질을 제어하기 위한 요구 전력값을 산출하는 단계; (e) 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 이전 전력값을 기초로 예측 전력값을 산출하는 단계; (f) 상기 최적화된 환경 파라미터, 상기 산출된 통합 쾌적지수 및 예측 전력값, 빌딩 내 가용 전력을 기초로 온도, 조도 및 공기 질을 제어하기 위한 조정 전력값을 산출하는 단계; 및 (g) 상기 산출된 요구 전력값과 조정 전력값을 기초로 실제 소비 전력을 산출하여 상기 산출된 실제 소비 전력에 따라 빌딩 내 에너지 설비의 동작을 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 의하면, 온도, 조도, 공기 질의 환경 파라미터를 최적화하여 통합 쾌적지수를 산출하고, 예측 전력을 산출하여 통합 쾌적지수와 예측 전력을 기초로 빌딩 내 에너지 설비의 전력을 지능적으로 제어함으로써, 사용자에게 쾌적한 실내 환경을 제공하면서 동시에 에너지 소비를 최소화할 수 있으며, 이를 통해 IBS/BIM/BEMS 뿐만 아니라 다양한 IT를 접목한 건축공학 분야에서 쾌적한 실내 환경과 에너지 효율을 종합적으로 고려한 제어 시스템을 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 기본 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명에서 환경 파라미터를 최적화하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 4 내지 도 6은 본 발명에서 빌딩 내의 온도, 조도, 공기 질을 제어하기 위한 요구 전력값을 산출하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명에 의한 에너지 절감 효과를 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 방법을 나타낸 흐름도이다.
이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부도면을 참조하여 설명하기로 한다.
본 발명의 바람직한 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하거나 간략하게 설명한다.
본 발명을 설명하기에 앞서 본 발명의 기본 개념에 대하여 간략하게 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명의 기본 개념을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 도 1의 (a)를 참조하면, 온도, 조도, 공기 질 등의 가공하지 않은 센싱 데이터를 이용하여 쾌적지수를 산출하고 산출된 쾌적지수를 기초로 실내 환경을 제어하는 경우, 사용자에게 쾌적한 실내 환경을 제공하기 위해서는 냉난방기기, 환풍기 등의 HVAC(Heating/Ventilation/Air-Conditioning) 시스템을 가동해야 하기 때문에 에너지 소비량이 증가한다. 즉, 사용자가 느끼는 쾌적지수와 에너지 소비량은 상충관계(trade off relation, 相衝關係)에 있다.
이를 위해 본 발명에서는 도 1의 (b)에 도시된 바와 같이 에너지 소비를 최소화하기 위해 온도, 조도, 공기 질의 환경 파라미터를 최적화하여 통합 쾌적지수를 산출하고, 산출된 통합 쾌적지수와 예측 전력을 기초로 빌딩 내 에너지 설비의 전력을 지능적으로 제어함으로써, 사용자에게 쾌적한 실내 환경을 제공하면서 에너지 소비를 최소화할 수 있도록 하며, 이에 대하여 더 자세히 설명하면 다음과 같다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템을 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템(200)은, 복수의 센서(210), 환경 파라미터 최적화부(220), 통합 쾌적지수 산출부(230), 퍼지 컨트롤러(240), 전력 예측부(250), 지능형 전력 제어 에이전트(260), 소비 전력 계산부(270) 및 복수의 액츄에이터(280)를 포함하여 구성된다.
상기 복수의 센서(210)는 빌딩 내의 온도, 조도, 공기 질(air quality) 등의 환경 파라미터를 센싱하여 출력한다.
상기 환경 파라미터 최적화부(220)는 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm)을 이용하여 상기 센싱된 환경 파라미터를 최적화하며, 이에 대하여 도 3을 참조하여 좀 더 자세히 설명하면 다음과 같다.
도 3은 본 발명에서 환경 파라미터를 최적화하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 상기 환경 파라미터 최적화부(220)는 상기 센싱된 온도, 조도 및 공기 질 파라미터가 사용자 설정 파라미터와 최소의 차이를 갖도록 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 최적화한다.
여기에서, 휴리스틱 알고리즘은 여러 선택 대상이 존재하는 경우 선택 가능한 대상 중에 최적의 해를 구하는 알고리즘으로서, 최적화를 위해 GA(Genetic Algorithm), MIGA(Multi-Island Genetic Algorithm), PSO(Particle Swarm Optimization) 등의 휴리스틱 알고리즘을 이용할 수 있으며, 본 실시예에서는 MIGA를 이용하여 환경 파라미터를 최적화하였다.
즉, 상기 환경 파라미터 최적화부(220)는 사용자 설정 파라미터에 따른 사용자 요구 조건을 만족하면서 에너지 소비를 최소화할 수 있도록 온도, 조도 및 공기 질 파라미터를 최적화한다.
다시 도 2를 참조하면, 상기 통합 쾌적지수 산출부(230)는 상기 최적화된 환경 파라미터를 기초로 통합 쾌적지수를 산출한다.
여기에서, 통합 쾌적지수(comfort)는 다음의 수학식 1에 의해 산출할 수 있다.
Figure pat00001
여기에서,
Figure pat00002
,
Figure pat00003
,
Figure pat00004
는 온도, 조도 및 공기 질 파라미터간의 충돌을 회피하기 위해 정의된 인수로,
Figure pat00005
의 관계식에 의해 0과 1사이의 값을 갖는다.
Figure pat00006
는 센싱된 실제 온도와 최적화된 온도 파라미터와의 차이값,
Figure pat00007
은 센싱된 실제 조도와 최적화된 조도 파라미터와의 차이값,
Figure pat00008
는 센싱된 실제 공기 질과 최적화된 공기 질 파라미터와의 차이값을 나타내며,
Figure pat00009
,
Figure pat00010
,
Figure pat00011
은 사용자에 의해 설정된 온도, 조도, 공기 질 파라미터를 나타낸다.
다음으로, 상기 퍼지 컨트롤러(240)는 센싱된 환경 파라미터와 최적화된 환경 파라미터와의 차이를 기초로 빌딩 내의 온도, 조도, 공기 질을 제어하기 위한 요구 전력값(
Figure pat00012
,
Figure pat00013
,
Figure pat00014
)을 산출하며, 이에 대하여 도 4 내지 도 6을 참조하여 좀 더 자세히 설명하면 다음과 같다.
도 4 내지 도 6은 본 발명에서 빌딩 내의 온도, 조도, 공기 질을 제어하기 위한 요구 전력값을 산출하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 빌딩 내의 온도를 제어하기 위한 요구 전력값(
Figure pat00015
)을 산출하는 방법에 대하여 설명하면, 도 4의 (a), (b)에 도시된 바와 같이 센싱된 실제 온도와 최적화된 온도 파라미터와의 차이인 제1 차이값(
Figure pat00016
)을 계산하고, 제1 차이값(
Figure pat00017
)의 현재값과 이전값의 차이인 제2 차이값(
Figure pat00018
)을 계산한다.
여기에서, 제1, 2 차이값(
Figure pat00019
,
Figure pat00020
)은 삼각 소속 함수의 분포를 갖는다.
이러한 제1, 2 차이값(
Figure pat00021
,
Figure pat00022
)을 기초로 빌딩 내의 온도를 제어하기 위한 요구 전력(
Figure pat00023
)을 산출하면 도 4의 (c)에 도시된 바와 같이 삼각 소속 함수의 분포를 갖는 요구 전력(
Figure pat00024
)을 얻을 수 있으며, 이를 표로 나타내면 다음의 표 1과 같다.
Figure pat00025
이와 마찬가지 방법으로, 도 5에 도시된 바와 같이 센싱된 실제 조도와 최적화된 조도 파라미터와의 차이(
Figure pat00026
)를 기초로 빌딩 내의 조도를 제어하기 위한 요구 전력(
Figure pat00027
)을 산출하면 삼각 소속 함수의 분포를 갖는 요구 전력(
Figure pat00028
)을 얻을 수 있으며, 이를 표로 나타내면 다음의 표 2와 같다.
Figure pat00029
또한, 이와 마찬가지 방법으로, 도 6에 도시된 바와 같이 센싱된 실제 공기 질과 최적화된 공기 질 파라미터와의 차이(
Figure pat00030
)를 기초로 빌딩 내의 공기 질을 제어하기 위한 요구 전력(
Figure pat00031
)을 산출하면 삼각 소속 함수의 분포를 갖는 요구 전력(
Figure pat00032
)을 얻을 수 있으며, 이를 표로 나타내면 다음의 표 3과 같다.
Figure pat00033
다시 도 2를 참조하면, 상기 전력 예측부(250)는 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 이전 전력값을 기초로 예측 전력값을 산출한다.
여기에서, 칼만 필터(Kalman filter)는 과거의 측정 데이터와 새로운 측정 데이터를 이용하여 데이터에 포함된 노이즈를 제거하여 새로운 결과를 추정하는데 사용하는 알고리즘으로서, 과거와 현재의 데이터를 이용한 재귀적 연산(recursive data processing)을 통해서 선형 시스템(Linear System)의 최적값(optimal)을 추적하는 방식을 말한다.
먼저, 칼만 필터의 모델링된 이산 시간 선형 시스템 방정식을 이용하여 다음의 수학식 2에 의해 시간 k에서의 전력 측정값, 즉 이전 전력값(
Figure pat00034
)을 산출한다.
Figure pat00035
여기에서, A는 시스템 행렬,
Figure pat00036
은 시간 k-1에서의 전력 측정값, B는 이득 행렬,
Figure pat00037
은 시간 k-1에서의 예측 전력값,
Figure pat00038
은 실제 시스템과 시스템 모델과의 차이를 잡음으로 모델링한 프로세스 잡음으로 평균이 0이고 분산이 Q인 백색 가우시안 잡음이다.
그 다음, 상기 산출된 이전 전력값(
Figure pat00039
)를 기초로 다음의 수학식 3에 의해 시간 k + 1에서 얻어질 예측 전력값(
Figure pat00040
)을 산출한다.
Figure pat00041
여기에서, H는 측정 행렬이고, 측정 잡음
Figure pat00042
는 평균이 0이고 분산이 R인 백색 가우시안 잡음이다.
본 실시예에서는 프로세스 잡음(
Figure pat00043
)과 측정 잡음(
Figure pat00044
)이 서로 연관이 없다고 가정하고, 시스템 행렬 A, 이득 행렬 B, 측정 행렬 H가 상수인 것으로 가정하여 예측 전력값을 산출한다.
다음으로, 상기 지능형 전력 제어 에이전트(260)는 상기 최적화된 환경 파라미터, 상기 산출된 통합 쾌적지수 및 예측 전력값, 빌딩 내 가용 전력을 기초로 온도, 조도 및 공기 질을 제어하기 위한 조정 전력값(
Figure pat00045
,
Figure pat00046
,
Figure pat00047
)을 산출한다.
여기에서, 온도, 조도 및 공기 질을 제어하기 위한 조정 전력값(
Figure pat00048
,
Figure pat00049
,
Figure pat00050
)는 다음의 수학식 4에 의해 산출할 수 있다.
Figure pat00051
여기에서,
Figure pat00052
,
Figure pat00053
,
Figure pat00054
는 시간 K에서의 온도, 조도 및 공기 질에 따른 예측 전력값,
Figure pat00055
은 빌딩 내 가용 전력,
Figure pat00056
은 빌딩 내 최대 전력을 나타내며,
Figure pat00057
,
Figure pat00058
,
Figure pat00059
는 온도, 조도 및 공기 질에 따른 전력 보상값으로 [0, 1] 사이의 값을 갖는다.
다음으로, 상기 소비 전력 계산부(270)는 상기 산출된 요구 전력값과 조정 전력값을 기초로 실제 소비 전력을 산출한다.
상기 복수의 액츄에이터(280)는 산출된 실제 소비 전력에 따라 빌딩 내 에너지 설비의 동작을 제어하며, 이에 따라 사용자에게 쾌적한 실내 환경을 제공하면서도 에너지 소비를 최소화할 수 있다.
도 7은 본 발명에 의한 에너지 절감 효과를 설명하기 위한 도면이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명에 의하면 온도, 조도, 공기 질의 환경 파라미터를 최적화하여 통합 쾌적지수를 산출하고, 예측 전력을 산출하여 통합 쾌적지수와 예측 전력을 기초로 빌딩 내 에너지 설비의 전력을 지능적으로 제어함으로써, 사용자에게 쾌적한 실내 환경을 제공하면서도 에너지 소비를 최소화할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 방법을 나타낸 흐름도이다.
먼저, 상기 복수의 센서(210)에서 빌딩 내의 온도, 조도, 공기 질(air quality) 등의 환경 파라미터를 센싱하여 출력하면(S810), 상기 환경 파라미터 최적화부(220)에서는 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm)을 이용하여 상기 센싱된 환경 파라미터를 최적화한다(S820).
이때, 상기 센싱된 환경 파라미터가 사용자 설정 파라미터와 최소의 차이를 갖도록 최적화하며, 이러한 최적화에 의해 사용자 요구 조건을 만족하면서 에너지 소비를 최소화할 수 있게 된다.
그 다음, 상기 통합 쾌적지수 산출부(230)에서는 상기 최적화된 환경 파라미터를 기초로 통합 쾌적지수를 산출한다(S830).
여기에서, 통합 쾌적지수의 산출 방법에 대하여는 수학식 1과 관련하여 자세히 설명하였으므로 이에 대한 자세한 설명은 생략한다.
다음으로, 상기 퍼지 컨트롤러(240)에서는 센싱된 환경 파라미터와 최적화된 환경 파라미터와의 차이를 기초로 빌딩 내의 온도, 조도, 공기 질을 제어하기 위한 요구 전력값을 산출하고(S840), 상기 전력 예측부(250)에서는 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 예측 전력값을 산출한다(S850).
다음으로, 상기 지능형 전력 제어 에이전트(260)에서는 상기 최적화된 환경 파라미터, 상기 산출된 통합 쾌적지수 및 예측 전력값, 빌딩 내 가용 전력을 기초로 온도, 조도 및 공기 질을 제어하기 위한 조정 전력값을 산출한다(S860).
여기에서, 요구 전력값, 예측 전력값 및 조정 전력값의 산출 방법에 대하여는 위에서 자세히 설명하였으므로 이에 대한 자세한 설명은 생략한다.
다음으로, 상기 소비 전력 계산부(270)에서는 상기 산출된 요구 전력값과 조정 전력값을 기초로 실제 소비 전력을 산출하며(S870), 상기 복수의 액츄에이터(280)에서는 산출된 실제 소비 전력에 따라 빌딩 내 에너지 설비의 동작을 제어한다(S880).
상술한 바와 같이, 본 발명에서는 온도, 조도 및 공기 질을 통합적으로 고려하여 새로운 통합 쾌적지수를 산출하고, 칼만 필터를 이용하여 예측 전력값을 산출하여 상기 산출된 통합 쾌적지수와 예측 전력값을 기초로 빌딩 내 에너지 설비의 동작을 제어한다.
따라서, 본 발명에 의하면 쾌적한 실내 환경을 제공하면서 동시에 에너지 소비를 최소화할 수 있으며, 이를 통해 IBS/BIM/BEMS 뿐만 아니라 다양한 IT를 접목한 건축공학 분야에서 쾌적한 실내 환경과 에너지 효율을 종합적으로 고려한 제어 시스템을 제공할 수 있는 효과가 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 설명하였다. 그러나, 본 발명의 실시예는 당업계에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되어지는 것으로, 본 발명의 범위가 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 여러 가지 다른 형태로 변형이 가능함은 물론이다.
200 : 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템
210 : 복수의 센서
220 : 환경 파라미터 최적화부
230 : 통합 쾌적지수 산출부
240 : 퍼지 컨트롤러
250 : 전력 예측부
260 : 지능형 전력 제어 에이전트
270 : 소비 전력 계산부
280 : 복수의 액츄에이터

Claims (14)

  1. 빌딩 내의 온도, 조도 및 공기 질 환경 파라미터를 각각 센싱하여 출력하는 복수의 센서;
    에너지 소비를 최소화할 수 있도록 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm)을 이용하여 상기 센싱된 환경 파라미터를 최적화하는 환경 파라미터 최적화부;
    상기 최적화된 환경 파라미터를 기초로 통합 쾌적지수를 산출하는 통합 쾌적지수 산출부;
    상기 센싱된 환경 파라미터와 최적화된 환경 파라미터와의 차이를 기초로 빌딩 내의 온도, 조도, 공기 질을 제어하기 위한 요구 전력값을 산출하는 퍼지 컨트롤러;
    칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 이전 전력값을 기초로 예측 전력값을 산출하는 전력 예측부;
    상기 최적화된 환경 파라미터, 상기 산출된 통합 쾌적지수 및 예측 전력값, 빌딩 내 가용 전력을 기초로 온도, 조도 및 공기 질을 제어하기 위한 조정 전력값을 산출하는 지능형 전력 제어 에이전트;
    상기 산출된 요구 전력값과 조정 전력값을 기초로 실제 소비 전력을 산출하는 소비 전력 계산부; 및
    상기 산출된 실제 소비 전력에 따라 빌딩 내 에너지 설비의 동작을 제어하는 복수의 액츄에이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 환경 파라미터 최적화부는,
    상기 센싱된 온도, 조도 및 공기 질 환경 파라미터가 사용자 설정 파라미터와 최소의 차이를 갖도록 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 상기 센싱된 온도, 조도 및 공기 질 환경 파라미터를 최적화하는 것을 특징으로 하는 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 통합 쾌적지수 산출부는,
    상기 최적화된 환경 파라미터를 기초로 다음의 <식 1>에 의해 통합 쾌적지수(comfort)를 산출하는 것을 특징으로 하는 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템.
    <식 1>
    Figure pat00060

    (여기에서,
    Figure pat00061
    ,
    Figure pat00062
    ,
    Figure pat00063
    는 온도, 조도 및 공기 질 파라미터간의 충돌을 회피하기 위해 정의된 인수,
    Figure pat00064
    는 센싱된 실제 온도와 최적화된 온도 파라미터와의 차이값,
    Figure pat00065
    은 센싱된 실제 조도와 최적화된 조도 파라미터와의 차이값,
    Figure pat00066
    는 센싱된 실제 공기 질과 최적화된 공기 질 파라미터와의 차이값,
    Figure pat00067
    ,
    Figure pat00068
    ,
    Figure pat00069
    은 사용자에 의해 설정된 온도, 조도, 공기 질 파라미터를 나타냄)
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 퍼지 컨트롤러는,
    상기 센싱된 실제 온도와 최적화된 온도 파라미터와의 차이인 제1 차이값(
    Figure pat00070
    )을 계산하고, 상기 제1 차이값(
    Figure pat00071
    )의 현재값과 이전값의 차이인 제2 차이값(
    Figure pat00072
    )을 계산하여, 상기 제1, 2 차이값(
    Figure pat00073
    ,
    Figure pat00074
    )을 기초로 빌딩 내의 온도를 제어하기 위한 요구 전력(
    Figure pat00075
    )을 산출하는 것을 특징으로 하는 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 퍼지 컨트롤러는,
    상기 센싱된 실제 조도와 최적화된 조도 파라미터와의 차이(
    Figure pat00076
    )를 기초로 빌딩 내의 조도를 제어하기 위한 요구 전력(
    Figure pat00077
    )을 산출하고,
    상기 센싱된 실제 공기 질과 최적화된 공기 질 파라미터와의 차이(
    Figure pat00078
    )를 기초로 빌딩 내의 공기 질을 제어하기 위한 요구 전력(
    Figure pat00079
    )을 산출하는 것을 특징으로 하는 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 전력 예측부는,
    칼만 필터의 방정식을 이용하여 다음의 <식 2>에 의해 이전 전력값(
    Figure pat00080
    )을 산출하고,
    <식 2>
    Figure pat00081

    (여기에서, A는 시스템 행렬,
    Figure pat00082
    은 시간 k-1에서의 전력 측정값, B는 이득 행렬,
    Figure pat00083
    은 시간 k-1에서의 예측 전력값,
    Figure pat00084
    은 프로세스 잡음을 나타냄)
    상기 산출된 이전 전력값(
    Figure pat00085
    )를 기초로 다음의 <식 3>에 의해 예측 전력값(
    Figure pat00086
    )을 산출하는 것을 특징으로 하는 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템.
    <식 3>
    Figure pat00087

    (여기에서, H는 측정 행렬이고,
    Figure pat00088
    는 이전 전력값,
    Figure pat00089
    는 측정 잡음을 나타냄)
  7. 제 1항에 있어서,
    상기 지능형 전력 제어 에이전트는,
    상기 최적화된 환경 파라미터, 상기 산출된 통합 쾌적지수 및 예측 전력값, 빌딩 내 가용 전력을 기초로 온도, 조도 및 공기 질을 제어하기 위한 조정 전력값(
    Figure pat00090
    ,
    Figure pat00091
    ,
    Figure pat00092
    )을 다음의 <식 4>에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 시스템.
    <식 4>
    Figure pat00093

    (여기에서,
    Figure pat00094
    ,
    Figure pat00095
    ,
    Figure pat00096
    는 시간 K에서의 온도, 조도 및 공기 질에 따른 예측 전력값,
    Figure pat00097
    은 빌딩 내 가용 전력,
    Figure pat00098
    은 빌딩 내 최대 전력,
    Figure pat00099
    ,
    Figure pat00100
    ,
    Figure pat00101
    는 온도, 조도 및 공기 질에 따른 전력 보상값을 나타냄)
  8. (a) 빌딩 내의 온도, 조도 및 공기 질 환경 파라미터를 센싱하는 단계;
    (b) 에너지 소비를 최소화할 수 있도록 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm)을 이용하여 상기 센싱된 환경 파라미터를 최적화하는 단계;
    (c) 상기 최적화된 환경 파라미터를 기초로 통합 쾌적지수를 산출하는 단계;
    (d) 상기 센싱된 환경 파라미터와 최적화된 환경 파라미터와의 차이를 기초로 빌딩 내의 온도, 조도, 공기 질을 제어하기 위한 요구 전력값을 산출하는 단계;
    (e) 칼만 필터(Kalman filter)를 이용하여 이전 전력값을 기초로 예측 전력값을 산출하는 단계;
    (f) 상기 최적화된 환경 파라미터, 상기 산출된 통합 쾌적지수 및 예측 전력값, 빌딩 내 가용 전력을 기초로 온도, 조도 및 공기 질을 제어하기 위한 조정 전력값을 산출하는 단계; 및
    (g) 상기 산출된 요구 전력값과 조정 전력값을 기초로 실제 소비 전력을 산출하여 상기 산출된 실제 소비 전력에 따라 빌딩 내 에너지 설비의 동작을 제어하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 (b) 단계에서,
    상기 센싱된 온도, 조도 및 공기 질 환경 파라미터가 사용자 설정 파라미터와 최소의 차이를 갖도록 휴리스틱 알고리즘을 이용하여 상기 센싱된 온도, 조도 및 공기 질 환경 파라미터를 최적화하는 것을 특징으로 하는 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 방법.
  10. 제 8항에 있어서,
    상기 (c) 단계에서,
    상기 최적화된 환경 파라미터를 기초로 다음의 <식 1>에 의해 통합 쾌적지수(comfort)를 산출하는 것을 특징으로 하는 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 방법.
    <식 1>
    Figure pat00102

    (여기에서,
    Figure pat00103
    ,
    Figure pat00104
    ,
    Figure pat00105
    는 온도, 조도 및 공기 질 파라미터간의 충돌을 회피하기 위해 정의된 인수,
    Figure pat00106
    는 센싱된 실제 온도와 최적화된 온도 파라미터와의 차이값,
    Figure pat00107
    은 센싱된 실제 조도와 최적화된 조도 파라미터와의 차이값,
    Figure pat00108
    는 센싱된 실제 공기 질과 최적화된 공기 질 파라미터와의 차이값,
    Figure pat00109
    ,
    Figure pat00110
    ,
    Figure pat00111
    은 사용자에 의해 설정된 온도, 조도, 공기 질 파라미터를 나타냄)
  11. 제 8항에 있어서,
    상기 (d) 단계에서,
    상기 센싱된 실제 온도와 최적화된 온도 파라미터와의 차이인 제1 차이값(
    Figure pat00112
    )을 계산하고, 상기 제1 차이값(
    Figure pat00113
    )의 현재값과 이전값의 차이인 제2 차이값(
    Figure pat00114
    )을 계산하여, 상기 제1, 2 차이값(
    Figure pat00115
    ,
    Figure pat00116
    )을 기초로 빌딩 내의 온도를 제어하기 위한 요구 전력(
    Figure pat00117
    )을 산출하는 것을 특징으로 하는 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 방법.
  12. 제 8항에 있어서,
    상기 (d) 단계에서,
    상기 센싱된 실제 조도와 최적화된 조도 파라미터와의 차이(
    Figure pat00118
    )를 기초로 빌딩 내의 조도를 제어하기 위한 요구 전력(
    Figure pat00119
    )을 산출하고,
    상기 센싱된 실제 공기 질과 최적화된 공기 질 파라미터와의 차이(
    Figure pat00120
    )를 기초로 빌딩 내의 공기 질을 제어하기 위한 요구 전력(
    Figure pat00121
    )을 산출하는 것을 특징으로 하는 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 방법.
  13. 제 8항에 있어서,
    상기 (e) 단계에서,
    칼만 필터의 방정식을 이용하여 다음의 <식 2>에 의해 이전 전력값(
    Figure pat00122
    )을 산출하고,
    <식 2>
    Figure pat00123

    (여기에서, A는 시스템 행렬,
    Figure pat00124
    은 시간 k-1에서의 전력 측정값, B는 이득 행렬,
    Figure pat00125
    은 시간 k-1에서의 예측 전력값,
    Figure pat00126
    은 프로세스 잡음을 나타냄)
    상기 산출된 이전 전력값(
    Figure pat00127
    )를 기초로 다음의 <식 3>에 의해 예측 전력값(
    Figure pat00128
    )을 산출하는 것을 특징으로 하는 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 방법.
    <식 3>
    Figure pat00129

    (여기에서, H는 측정 행렬이고,
    Figure pat00130
    는 이전 전력값,
    Figure pat00131
    는 측정 잡음을 나타냄)
  14. 제 8항에 있어서,
    상기 (f) 단계에서,
    상기 최적화된 환경 파라미터, 상기 산출된 통합 쾌적지수 및 예측 전력값, 빌딩 내 가용 전력을 기초로 온도, 조도 및 공기 질을 제어하기 위한 조정 전력값(
    Figure pat00132
    ,
    Figure pat00133
    ,
    Figure pat00134
    )을 다음의 <식 4>에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 전력 예측 기반의 통합 쾌적지수 및 에너지 효율을 동시에 고려한 지능형 빌딩 에너지 최적화 관리 방법.
    <식 4>
    Figure pat00135

    (여기에서,
    Figure pat00136
    ,
    Figure pat00137
    ,
    Figure pat00138
    는 시간 K에서의 온도, 조도 및 공기 질에 따른 예측 전력값,
    Figure pat00139
    은 빌딩 내 가용 전력,
    Figure pat00140
    은 빌딩 내 최대 전력,
    Figure pat00141
    ,
    Figure pat00142
    ,
    Figure pat00143
    는 온도, 조도 및 공기 질에 따른 전력 보상값을 나타냄)
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