KR20150084196A

KR20150084196A - 건물 에너지 절감을 위한 실시간 에너지진단 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20150084196A
Application number: KR1020140003962A
Authority: KR
Inventors: 이상수
Original assignee: (주)에스코프로
Priority date: 2014-01-13
Filing date: 2014-01-13
Publication date: 2015-07-22
Also published as: KR101579607B1

Abstract

건물의 에너지 제어 서버가 건물 에너지 절감을 위해 건물의 에너지 소비를 실시간으로 진단하는 방법으로서, 건물 내 에너지 소비인자를 설정하는 단계, 소비인자에 대한 진단인자를 정의하는 단계, 소비인자 및 진단인자에 따라 건물의 에너지 소비를 특정기간의 반복 패턴에 따라 모델링 하는 단계, 상기 반복패턴에서 소정의 단위시간 단위로 소비인자에 따른 진단인자를 제어하기 위한 건물의 최적 에너지 시나리오를 결정하는 단계, 소비인자에 따른 진단인자를 기준으로 실시간 모니터링 값과 최적 에너지 시나리오에 따른 최적 조건값을 비교하는 단계, 및 실시간 모니터링 값과 최적 조건값의 비교 결과를 디스플레이하는 단계를 구비한다.

Description

건물 에너지 절감을 위한 실시간 에너지진단 시스템 및 방법 {SYSTEM AND METHOD OF REAL-TIME ENERGY DIAGNOSIS FOR ENERGY SAVING IN BUILDING}

본 발명은 에너지진단 시스템에 관한 것으로서, 보다 자세하게는, 건물의 에너지 소비를 실시간으로 진단하여 모니터링할 수 있는 실시간 에너지진단 시스템 및 방법에 관한 것이다.

사무용 빌딩, 관공서와 같이 대형화된 건물들이 증가하고 있으며, 이들 건물은 다양한 에너지를 소비한다. 예를 들어, 대형 건물에는 조명, 공기조화, 엘리베이터, 에스컬레이터, 온수공급, 감시장비, 각종 사무장비의 사용 등으로 엄청난 양의 에너지가 소비되고 있다.

건물의 에너지 절감을 위해서는 설계, 시공, 운영단계에서의 노력이 필요하다. 건물의 설계단계에서의 에너지 절감은 검증된 기술과 제품을 적용하고, 시공단계에서는 설계에서 반영된 내용을 확인하여야 한다. 반면, 운영단계에서의 에너지 절감은 건물의 유형, 운영패턴, 에너지설비 특성, 건물의 위치 등의 변수가 많아서 일관성 있게 적용하기가 쉽지 않다.

왜냐하면, 건물에서 사용되는 에너지의 소비량 또한 다양한 변수에 의해서 가변될 수 있기 때문이다. 예를 들어, 건물이 위치하는 지역의 기후에 의해서도 영향을 받을 수 있으며, 건물을 사용하는 사람들의 수, 상시 설치되거나 임시 설치되는 장비, 입주한 업체의 업종이나 업무 패턴 등에 의해서 영향을 받을 수 있다. 그리고, 이러한 에너지 소비량은 계절에 따라 변동될 수 있으며, 같은 하루라도 시간에 따라 변동될 수가 있다.

건물의 에너지성능은 벤치마킹에 의한 평가와 동일 기간 동안의 소비량을 상호 비교평가하는 방법이 있다. 벤치마킹에 의한 건물의 에너지 성능평가 방법은 연간 에너지 소비량을 공조면적이나 재실 인원수, 투숙율, 판매량 등으로 나눈 값을 유사한 건물과 비교하여 평가한다. 이때 비교 대상 건물은 유사한 기후 조건을 가진 지역의 건물이어야 한다.

또 다른 평가 방법은 동일한 건물의 과거 에너지 소비량을 서로 비교평가 하는 것이다. 예를 들면, 과거 3년 동안의 연간 에너지 소비량을 비교하여 증감 추세를 분석, 건물에너지 성능을 평가할 수 있다. 당월 에너지 소비량을 과거 동일한 달의 소비량과 비교하여 증감 추세를 분석, 전년 대비 성능을 평가하기도 한다.

건물 내의 에너지 관리를 위한 선행기술은 한국등록특허 제10-0955210호인 "사무용 건물설비의 최적관리 및 에너지 절감을 위한 지능형 빌딩제어시스템 및 제어방법"에도 기재되어 있으며, 한국등록특허 제10-0877756호인 "공간 예약관리를 기반으로 한 공실제어 에너지절약 장치 및 방법"에도 기재되어 있다. 이들 외에도 건물에서 최적화된 에너지 관리를 위한 기술이 많이 개시되어 있지만, 이들은 에너지의 실시간 검침에 따른 대응이나 일률적인 에너지 적용에만 기술이 집중되어 있으며, 건물 내의 구체적인 에너지 소비를 모니터링하는 데에는 부족함이 있다.

본 발명은 건물의 에너지를 제어함에 있어서, 건물의 최적 에너지 시나리오를 결정 및 비교하되, 특정기간의 반복패턴 및 계절 요인 등을 방영하여 건물의 에너지 소비를 모니터링할 수 있는 실시간 에너지진단 시스템 및 방법을 제공한다.

효율적인 에너지 소비를 위한 관리는 실시간 건물의 에너지 성능평가가 필수적이다. 또한 이 평가는 가능한 짧은 주기로 이루어지는 것이 바람직하며, 그 평가결과가 건물 운영자나 관리자에게 제공되어 즉시 조치할 수 있도록 해야 이상적이다.

본 발명은 건물의 사용행태, 주변 기후, 건물의 구조적 특징 등에 따라 최적의 에너지 시나리오를 결정하고, 요일 또는 실시간 외기온도가 변화하는 경우에 대응하여 최적의 에너지 시나리오를 변경할 수 있는 실시간 에너지진단 시스템 및 방법을 제공한다.

본 발명의 예시적인 일 실시 예에 따르면, 건물의 에너지 제어 서버가 건물 에너지 절감을 위해 건물의 에너지 소비를 실시간으로 진단하는 방법으로서, 건물 내 에너지 소비인자를 설정하는 단계, 소비인자에 대한 진단인자를 정의하는 단계, 소비인자 및 진단인자에 따라 건물의 에너지 소비를 특정기간의 반복 패턴에 따라 모델링 하는 단계, 상기 반복패턴에서 소정의 단위시간 단위로 소비인자에 따른 진단인자를 제어하기 위한 건물의 최적 에너지 시나리오를 결정하는 단계, 소비인자에 따른 진단인자를 기준으로 실시간 모니터링 값과 최적 에너지 시나리오에 따른 최적 조건 값을 비교하는 단계, 및 실시간 모니터링 값과 최적 조건 값의 비교 결과를 디스플레이 하는 단계를 구비한다.

건물의 에너지 소비에 영향을 미치는 요소로서 자연적 요인 및 사회적 요인이 있다. 자연적 요인이라 하면, 주로 계절이 있을 수 있으며 대략적으로 1년을 주기로 반복되는 계절의 변화에 따라 난방 또는 냉방과 같은 에너지 소비의 경향이 반복적인 패턴을 가지며 변화할 수가 있다. 이외에도 자연적 요인으로서 외기 온도 등이 있으며, 이들 외기 온도는 매년 동일한 시점에서 항상 동일하다고 할 수 없기 때문에 이러한 변화에 따른 파라미터 조정이 필요할 수가 있다.

사회적 요인이라 하면, 주로 요일이 있을 수 있다. 전세계적으로 1주일을 주기로 생활패턴이 반복되고 있으며, 대부분이 월요일부터 금요일까지 근무를 하고, 토요일 및 일요일에는 단축 근무를 하거나 휴일로 하는 경우가 많다. 따라서, 추운 겨울 날씨라고 하더라도, 근무가 없는 일요일이라고 하면 평일보다 난방을 위한 에너지 소비를 유지할 필요가 없다.

본 발명은 이러한 요소를 감안한 것으로서, 건물 내의 에너지 소비를 실시간으로 진단함에 있어서, 소비인자 및 그에 따른 진단인자를 정의하되, 에너지 소비에 주로 영향을 미치는 자연적 요인 및 사회적 요인에 따라 반복패턴을 고려하여 모델링을 하고, 각 반복패턴에서 정의된 모델링을 소정의 단위시간(예를 들어, 5분, 10분, 15분, 20분, 30분 등) 단위로 건물의 최적 에너지 시나리오를 결정할 수 있다.

추가로, 최적 에너지 시나리오 역시 가정된 자연적 요인 또는 사회적 요인에서 벗어난 경우가 있을 수 있으므로, 이에 대한 보정이 필요할 수가 있다. 예를 들어, 기대하는 외기 온도가 실시간 외기 온도와 상이한 경우 이에 대한 보정이 필요하다.

최적 에너지 시나리오는 일 예로, 진단기간을 1년 및 단위시간을 5분, 10분, 15분, 20분, 30분, 1시간 등으로 정의할 수 있으며, 이 경우 소비인자에 따른 진단인자를 에너지 예측 소비량(E(t); t=1~35040 (15분 간격))으로 정의하여 일대일로 결정할 수 있다.

본 명세서에서 소비인자라 함은, 건물 내에서 에너지를 소비하는 대상을 의미하며, 일반적으로 기기 또는 기기들의 그룹으로 정의될 수 있다. 여기서 기기라 함은 조명기기, 공조기기, 승강기, 온수공급기기 또는 기타 사무기기 등을 의미할 수 있으며, 이들은 각 기기 별로 에너지 소비인자로 정의될 수 있지만, 일정한 기준에 따라 그룹을 형성하여 정의될 수도 있다. 예를 들어, 조명기기의 경우 일정 지역, 일정 층, 특정 회사에 적용된 조명기기들 통칭하여 하나의 그룹으로 정의할 수도 있다.

본 명세서에서 진단인자는 소비인자의 에너지 소비를 측정하기 위한 척도로 사용될 수 있다. 일 예로, 사용시간 진단, 에너지소비량 진단, 제어상태 진단 및 성능상태 진단을 진단인자로 사용할 수가 있다. 사용시간 진단에서는 단위시간 별로 소비인자의 온-오프 상황을 측정할 수 있고, 에너지소비량 진단에서는 단위시간 별로 소비인자 또는 건물 전체의 에너지 소비 상황, 예를 들어 소비전력 또는 연료소비 등을 기준으로 측정할 수 있고, 제어상태 진단에서는 단위시간 별로 소비인자의 제어 결과 상황을 측정할 수 있고, 그리고 성능상태 진단에서는 단위시간 별로 소비인자 또는 건물 전체의 성능상태 상황을 측정할 수 있다.

상기 건물의 에너지 소비를 모델링 하는 단계에서, 상기 건물의 연간 운영 스케줄, 상기 건물의 연간 기후 데이터 또는 상기 건물의 설계자료를 고려하여 모델링 변수에 산입할 수 있으며, 실시간 모니터링 값과 최적 조건값의 비교 결과에 따라, 상기 단위시간 별로 실제 모니터링 값, 최적 조건 값, 실제 모니터링 값과 최적 조건값의 오차비율, 또는 필요한 조치사항 등을 표시하도록 할 수가 있다.

본 발명의 실시간 에너지진단 시스템 및 방법은 건물의 에너지가 최적의 시나리오에 따라 작동하도록 모니터링할 수 있으며, 건물 주변 자연적 요인의 실시간 변화, 건물의 사용행태, 건물의 구조적 특징 등에 따라 최적의 에너지 시나리오를 결정하고, 이들이 변화하는 경우에 대응하여 최적의 에너지 시나리오를 변경할 수 있다.

특히, 본 발명은 건물의 에너지 소비를 실시간으로 예측하면서 건물의 과거 에너지 소비량, 과거 외기온도와 현재 외기온도 정보를 활용하고, 그로부터 현재 필요한 에너지 소비량을 실시간으로 예측하고, 그 예측 소비량과 실적 소비량을 실시간으로 비교 평가하여 에너지 절감 방안을 직접 제시할 수가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 건물 에너지 절감을 위한 실시간 에너지진단 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 건물 에너지 절감을 위한 실시간 에너지진단 방법의 흐름도이다.
도 3은 도 2의 A 단계를 더욱 세분화한 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 본 실시 예에 따라 1월 중 첫 번째 일주일의 에너지 소비량을 15분 단위로 에너지 소비량을 진단한 그래프이다.
도 5는 본 실시 에에 따라 5월 중 첫 번째 일주일의 에너지 소비량을 15분 단위로 에너지 소비량을 진단한 그래프이다.
도 6은 본 실시 에에 따라 7월 중 첫 번째 일주일의 에너지 소비량을 15분 단위로 에너지 소비량을 진단한 그래프이다.
도 7은 본 실시 에에 따라 10월 중 첫 번째 일주일의 에너지 소비량을 15분 단위로 에너지 소비량을 진단한 그래프이다.

이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명하지만, 본 발명이 실시예에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 참고로, 본 설명에서 동일한 번호는 실질적으로 동일한 요소를 지칭하며, 이러한 규칙 하에서 다른 도면에 기재된 내용을 인용하여 설명할 수 있고, 당업자에게 자명하다고 판단되거나 반복되는 내용은 생략될 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 건물 에너지 절감을 위한 실시간 에너지진단 시스템의 구성도이며, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 건물 에너지 절감을 위한 실시간 에너지진단 방법의 흐름도이고, 도 3은 도 2의 A 단계를 더욱 세분화한 일 예를 설명하기 위한 흐름도이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 건물 에너지 절감을 위한 실시간 에너지진단 시스템(100)은 중앙 제어부(110), 에너지 설계부(120), 데이터베이스(130), 센서부(140) 및 디스플레이부(150)를 포함한다.

실시간 에너지진단을 위해서 우선적으로 소비인자 및 각 소비인자의 에너지 진단을 위한 진단인자를 설정한다. 소비인자에 따른 진단인자가 설정되면, 센서부(140)는 각 소비인자를 진단하기 위한 센서(141~144)를 포함하며, 이들 센서(141~144)를 통해서 소비인자의 에너지 소비 또는 자연적 요인을 측정한다.

본 실시예에서 소비인자로서 조명, 에어컨, 엘리베이터, 히터, 컴퓨터 등이 예시로 설정될 수 있으며, 진단인자로는 조명의 온-오프 및 그에 따른 사용시간 진단, 에어컨의 온-오프 및 그에 따른 사용시간 진단, 사용되는 소비전력에 따른 에너지소비량 진단, 현재 실내온도에 따른 제어상태 진단, 에너지 소비효율에 따른 성능상태 진단 등을 할 수가 있다.

상술한 바와 같이, 소비인자는 건물 내에서 에너지를 소비하는 대상으로서, 조명기기, 공조기기, 승강기, 온수공급기기 또는 기타 사무기기 등에 따라 설정될 수 있으며, 이들은 각 기기 별로 측정대상이 될 수 있으며, 다르게는 기기들을 사용용도, 장소, 사용주체 등에 따라 그룹을 정의하고, 이들 그룹을 전체적으로 판단하여 소비인자를 설정할 수도 있다.

또한, 진단인자는 소비인자의 에너지 소비를 측정하기 위한 척도로서, 일 예로, 사용시간 진단, 에너지소비량 진단, 제어상태 진단 및 성능상태 진단을 진단인자로 사용할 수가 있다. 사용시간 진단에서는 단위시간 별로 소비인자의 온-오프 상황을 측정할 수 있고, 에너지소비량 진단에서는 단위시간 별로 소비인자 또는 건물 전체의 에너지 소비 상황, 예를 들어 소비전력 등을 측정할 수 있고, 제어상태 진단에서는 단위시간 별로 소비인자의 제어 결과 상황을 측정할 수 있고, 그리고 성능상태 진단에서는 단위시간 별로 소비인자 또는 건물 전체의 성능상태 상황을 측정할 수 있다. 특히, 에너지소비량 및 성능상태를 측정하는 경우에는 기기 또는 그룹을 기준으로 하는 것 외에도, 건물전체의 에너지소비량 및 성능상태를 진단하여 측정할 수 있다.

소비인자 및 진단인자가 설정되면, 이는 데이터베이스(130)에 기록된다. 데이터베이스(130)에는 상기 소비인자 및 진단인자가 기록되며, 후술하는 에너지 시나리오에 따른 최적 조건 값이 기록될 수 있다. 최적 조건 값은 소비인자 및 진단인자에 따라 지난 1년 또는 수년 간의 건물의 에너지 소비를 반영하며, 반복되는 패턴, 예를 들어 평일, 주말 또는 휴일 여부에 따라 모델링하고, 그 모델링에 따라 소정의 단위시간(ex. 15분 단위) 단위로 건물의 최적 에너지 시나리오를 연산하여 산출될 수 있다.

참고로, 본 명세서에서 에너지 소비는 전기의 소비로 평가될 수 있고, 연료의 소비로도 평가될 수가 있다. 여기서 에너지 소비는 설정인자가 되며, 에너지 소비를 평가하기 위한 진단인자로서 전기 소비 또는 연료 소비가 정의될 수가 있다.

본 실시예에서는 1년을 진단기간으로 정의하고, 이를 15분 단위로 단위시간을 설정하여 모델링에 따른 최적의 에너지 시나리오를 결정할 수 있다. 따라서, 1년간 총 35040개의 단위시간(15분) 단위로 각 소비인자 및 각 소비인자에 대응하는 진단인자의 실제 모니터링 값과 전기 에너지 소비량을 고려한 최적 조건 값을 데이터베이스(130)로 기록할 수 있다. 전기의 에너지 소비량은 올해 에너지 소비량을 평가 또는 진단하기 위한 자료로 사용될 수 있으며, 당기의 에너지 소비량은 차년 또는 그 이후의 에너지 소비량 평가 또는 진단을 위한 용도로 사용될 수가 있다.

건물의 모델링을 위해서는 최소 1년간 건물의 운영 스케줄이 고려될 수 있으며, 건물이 위치한 연간 날씨데이터 및 지형적 조건, 그리고 건물의 설계자료, 예를 들어, 창문의 위치 및 크기, 개수, 출입문의 위치, 건물의 방향 등을 고려하여 설계할 수 있다.

특히, 업무용 건물인 경우 일주일을 주기로 반복되는 패턴을 고려해야 한다. 예를 들어, 2012년 10월 19일은 토요일이지만, 1년 전인 2012년 10월 19일은 금요일이었고, 그 보다 1년 전인 2011년 10월 19일은 수요일로서 평일에 해당한다. 따라서, 2013년 10월 19일의 에너지 소비를 예측하기 위해서는 과거 특정기간, 즉 1~2년 전 동일 날짜의 에너지 소비량은 의미가 없을 수가 있다.

오히려, 날짜가 다르더라도 2012년 및 2011년 10월 경의 다른 토요일에서의 에너지 소비량이 더 도움이 될 수가 있다. 이를 위해 본 실시예에서는 특정기간(ex. 1년 단위)에 반복 패턴을 일주일 주기로 모델링을 하며, 요일 중 평일, 주말에 따라 반복패턴을 정의하여 분류할 수 있다.

이와 같이 특정기간 동안 요일별로 반복 패턴을 모델링하기 위해서, 제어 서버는 전기의 에너지 데이터 및 캘린더 데이터를 유지하고, 전기의 에너지 데이터를 월별로 그룹화하고, 상기 캘린더 데이터를 참조하여 월별로 그룹화된 전기의 에너지 데이터를 요일별, 주말별 또는 휴일별로 분류하여 통합할 수 있다.

예를 들어, 2013년 10월 19일 토요일의 에너지 소비의 최적 시나리오를 결정하기 위해서, 2012년 또는 2011년 10월 주말, 즉 토요일 및 일요일의 에너지 소비량을 참조할 수 있다. 그리고, 과거 10월 주말의 에너지 소비를 15분 단위로 데이터화하고, 일 예로 에너지 소비를 평균화하여 통합할 수가 있다. 물론, 에너지 소비를 통합하는 방법으로는 기존 또는 장래의 다양한 통계 방법을 사용할 수가 있다.

다시 말하면, 제어 서버는 반복 패턴에 따라 분류된 전기 에너지 데이터를 이용할 수 있다. 즉, 2011년, 2012년 또는 전기의 에너지 데이터를 포함하되, 제어 서버는 이를 각 월에 따라 요일별로 평일, 주말에 따라 분류하여 통합 관리할 수 있다.

또한, 요일과 무관하게 공휴일, 명절, 창립기념일, 선거일 등으로 평일이어도 주말과 같이 에너지 소비가 급격히 떨어지는 경우가 발생할 수가 있다. 이 경우 주말과 동일한 기준으로 판단할 수도 있지만, 본 실시예에서는 휴일과 같이 별개의 반복 패턴으로 분류하여 최적의 시나리오를 결정할 수가 있다. 특히, 휴일의 경우, 동일 월에 반복되는 휴일도 있지만, 추석 명절과 같이 9~11월 중 어느 하나에 속하는 경우도 있으므로, 휴일의 경우 가능하면 2~3년 이상의 휴일 데이터를 참조하는 것이 바람직하다.

본 실시예에서 제어 서버는 2011년 및 2012년 전기의 에너지 데이터를 월요일 내지 금요일을 그룹 1, 토요일과 일요일을 그룹 2, 및 공휴일과 기타 휴일을 그룹 3으로 분류할 수 있으며, 각 월별로 동일 그룹의 에너지 데이터를 평균하여 통합할 수 있다. 그리고, 통합된 그룹 1~3의 모델을 각각 15분 단위로 관리한다. 참고로, 본 실시예에서는 그룹을 월별로 분류하였지만, 그 그룹은 1월 또는 15일, 10일 등의 기준에 고정적으로 정의될 수 있고, 해당 날짜를 포함하는 전후 4주 또는 2주를 기준으로 유동적으로 정의될 수가 있다.

최적 에너지 시나리오에 따른 실시간 건물 전체에너지 예측 소비량(E2(t))은 난방 계절의 경우 다음과 같은 식으로 결정될 수 있다.

E2(t) = E1(t) + E1(t) * Re1(t) * {(T1(t) - T2(t))/Fe}

여기서, E1(t)는 모델링으로 통합된 건물의 건물전체 전기(前期) 에너지 기준 소비량, T1(t)은 모델링으로 통합된 전기(前期) 기준 외기온도, Re1(t)은 전기(前期)의 건물전체 에너지 중에서 냉난방에너지가 차지하는 비율, T2(t)는 측정 당시의 실시간 외기온도, 및 Fe는 냉난방 에너지 보정 계수일 수 있다.

예를 들어, 오늘이 평일인 경우, 건물전체 전기 데이터 에너지에서 평일, 즉 그룹 1로 모델링된 에너지 소비량을 15분 단위로 통합하여 저장하고, 모델링으로 통합된 기준 외기온도(T1)를 실시간 외기온도(T2)와 비교한다. 따라서, 현재의 외기온도(T2)가 기준 외기온도(T1)보다 낮으면, 실시간 에너지 예측 소비량(E2)는 상기 수학식에 따라 전기 에너지 기준 소비량(E1)보다 증가할 수가 있다.

Fe에 해당하는 에너지 보정 계수는 임의로 지정하고 소정의 기간 동안 아래와 같이 정의되는 정중계수 CV(RMSE)를 계산하고, 보정 계수를 달리하여 상기 정중계수를 계산하였을 때 그 중에서 최소가 되는 경우의 보정 계수를 선택할 수가 있다. 참고로, n은 소정의 기간 동안의 데이터 수량이 될 수 있다.

상기와 같은 방법 또는 경험 치에 따른 방법에 따를 때, 에너지 보정 계수는 10~18의 범위에서 선택되는 것이 바람직할 수 있다.

반대로, 냉방 계절의 경우에서 최적 에너지 시나리오에 따른 실시간 건물 전체에너지 예측 소비량(E2(t))은 다음과 같은 식으로 결정될 수 있다.

E2(t) = E1(t) + E1(t) * Re1(t) * {(T2(t) - T1(t))/Fe}

여기서도, E1(t)는 모델링으로 통합된 건물의 건물전체 전기(前期) 에너지 기준 소비량, T1(t)은 모델링으로 통합된 전기(前期) 기준 외기온도, Re1(t)은 전기(前期)의 건물전체 에너지 중에서 냉난방에너지가 차지하는 비율, T2(t)는 측정 당시의 실시간 외기온도, 및 Fe는 냉난방 에너지 보정 계수일 수 있다.

이 경우 현재의 외기온도(T2)가 기준 외기온도(T1)보다 높으면, 실시간 에너지 예측 소비량(E2)는 더욱 냉방 사이클을 돌려야 하기 때문에 상기 수학식에 따라 전기 에너지 기준 소비량(E1)보다 증가할 수가 있다.

본 명세서에서 전기 에너지 기준 소비량(E1(t))은 전년도 또는 전기의 단위시간 단위 전력량 데이터를 기존 건물의 BEMS(건물 에너지 관리 시스템)나 한전의 i-Smart 시스템에서 확보할 수 있으며, T1(t)는 전기의 단위기간 단위별 건구 온도 데이터로서 기존 건물의 BEMS나 기상청에서 확보할 수 있고, 기준 냉난방 에너지 비율(Re1(t))는 전년도 또는 전기 운전 데이터나 진단을 통하여 건물 전체 에너지 중에서 냉난방에너지가 차지하는 비율을 단위시간 단위로 산정될 수가 있다.

본 실시 예에서는 각 대응하는 단위시간에 따라 실제 모니터링 값과 실제 외부 건구 온도 조건(T2(t))를 반영한 최적 조건 값을 비교할 수 있다. 참고로, 본 실시 예에서는 진단기간을 1년으로 하고 있지만, 2년 이상 또는 수개월을 진단기간으로 정의할 수도 있다.

최적 조건 값이 결정된 후, 소비인자에 따른 진단인자를 기준으로 실시간 모니터링 값과 최적 에너지 시나리오에 따른 최적 조건값을 비교할 수 있다. 비교하는 방법으로는 다양한 기준이 적용될 수 있다. 예를 들어, 사용시간 진단인 경우 온-오프 여부로 판단할 수 있으며, 에너지소비량 진단인 경우 실제 에너지소비량과 최적 에너지소비량을 비교하여 진단할 수도 있다. 이 외에도 실내온도 유지상태나 공조기의 처리 유량, 기기의 운전효율 등을 비교하고, 이들을 산술화 하여 오차가 허용범위 내에 있는지 판단할 수 있다.

만약, 진단인자 별로 실제 모니터링 값과 최적 조건 값이 허용범위를 벗어나면, 디스플레이부(150)에서는 문제가 되는 소비인자 및/또는 진단인자를 디스플레이할 수 있으며, 이를 통해서 적절한 조치를 취할 수 있도록 표시할 수 있다.

도 2에 설명된 바와 같이, 진단기간 동안 운영패턴이나 설비사양이 변경되는 경우, 소비인자나 진단인자가 변경될 수 있으며, 최적의 조건 값도 변경될 수 있다. 이때 에너지 설계부(120)는 변경된 내용에 따라 모델링을 수정하고, 수정된 모델링 또는 변경된 조건에 따라 새로운 최적 에너지 시나리오를 결정할 수 있다.

도 4는 본 실시 예에 따라 1월 중 첫번째 일주일의 에너지 소비량을 15분 단위로 에너지 소비량을 진단한 그래프이며, 도 5는 본 실시 예에 따라 5월 중 첫번째 일주일의 에너지 소비량을 15분 단위로 에너지 소비량을 진단한 그래프이며, 도 6은 본 실시 예에 따라 7월중 첫번째 일주일의 에너지 소비량을 15분 단위로 에너지 소비량을 진단한 그래프이며, 도 7은 본 실시 예에 따라 10월 중 첫번째 일주일의 에너지 소비량을 15분 단위로 에너지 소비량을 진단한 그래프이다.

도 4 내지 도 7에서 에너지 소비량이 월요일부터 금요일까지 비슷한 패턴으로 나타나며, 토요일 및 일요일은 다른 평일과 다른 패턴으로 나타난다. 녹색으로 표시된 선은 본 실시예의 방법에 따라 실시간 에너지 예측 소비량(E2)을 산출한 것으로서 전기의 에너지 기준 소비량을 산출하고, 외기의 건구 온도에 따라 보정한 값이며, 청색으로 표시된 선은 실제 모니터링에 따라 산출된 값으로서 실시간 에너지 예측 소비량과 비슷한 패턴을 보이지만 약간의 차이는 보이며, 이러한 차이를 고려하여 에너지 소비를 실시간으로 보정하거나 평가할 수가 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만 해당 기술분야의 숙련된 당업자라면 하기의 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

110：중앙 제어부 120：에너지 설계부
130：데이터베이스 140：센서부
150：디스플레이부

Claims

건물의 에너지 제어 서버가 건물 에너지 절감을 위해 건물의 에너지 소비를 실시간으로 진단하는 방법에 있어서,
건물 내 에너지 소비인자를 설정하는 단계;
상기 소비인자에 대한 진단인자를 정의하는 단계;
상기 소비인자 및 상기 진단인자에 따라 건물의 에너지 소비를 특정기간의 반복 패턴에 따라 모델링 하는 단계;
상기 특정기간의 반복패턴에서 소정의 단위시간 단위로 상기 소비인자에 따른 상기 진단인자를 제어하기 위한 건물의 최적 에너지 시나리오를 결정하는 단계;
상기 소비인자에 따른 상기 진단인자를 기준으로 실시간 모니터링 값과 상기 최적 에너지 시나리오에 따른 최적 조건값을 비교하는 단계; 및
상기 실시간 모니터링 값과 상기 최적 조건값의 비교 결과를 디스플레이하는 단계;를 구비하는 실시간 에너지진단 방법.
제1항에 있어서,
상기 특정기간의 반복 패턴에 따라 모델링 하는 단계는,
요일, 주말 및 휴일 중 적어도 하나를 분류 기준으로 반복 패턴을 정의하는 것을 특징으로 하는 실시간 에너지진단 방법.
제2항에 있어서,
상기 특정기간의 반복 패턴을 모델링 하는 단계에서,
당기 에너지를 실시간을 진단하기 위해, 상기 제어 서버는 전기의 에너지 데이터 및 캘린더 데이터를 유지하고, 상기 전기의 에너지 데이터를 월별로 그룹화하고, 상기 캘린더 데이터를 참조하여 상기 월별로 그룹화된 상기 전기의 에너지 데이터를 요일별, 주말별 또는 휴일별로 분류하여 통합하고,
상기 건물의 최적 에너지 시나리오를 결정하는 단계에서는,
상기 제어 서버는 상기 통합된 에너지 데이터를 이용하여 당기 당월의 대응하는 요일, 주말 또는 휴일에 맞게 건물의 최적 에너지 시나리오를 결정하는 것을 특징으로 하는 실시간 에너지진단 방법.
제3항에 있어서,
상기 제어 서버는 전기의 에너지 데이터를 월요일 내지 금요일을 그룹 1, 토요일과 일요일을 그룹 2, 및 공휴일과 기타 휴일을 그룹 3으로 분류하고, 상기 월별로 동일 그룹의 에너지 데이터를 평균하여 통합하고, 상기 통합된 에너지 데이터를 상기 단위시간 단위로 저장하는 것을 특징으로 하는 실시간 에너지진단 방법.
제1항에 있어서,
상기 단위시간은 5분 내지 60분의 범위에서 선택되는 것을 특징으로 하는 실시간 에너지진단 방법.
제1항에 있어서,
상기 소비인자는 건물 전체 또는 건물 일부로서 건물에 사용되는 기기 또는 기기들의 그룹으로 특정되는 것을 특징으로 하는 실시간 에너지진단 방법.
제6항에 있어서,
상기 진단인자는 상기 소비인자로 설정된 건물, 기기 또는 기기들의 그룹에 대해, 전기소비량 진단, 연료소비량 진단, 사용시간 진단, 제어상태 진단 및 성능상태 진단 중 적어도 하나를 포함하여 정의되는 것을 특징으로 하는 실시간 에너지진단 방법.
제1항에 있어서,
상기 최적 에너지 시나리오에 따른 실시간 건물 전체 에너지 예측 소비량(E2(t))은 난방계절의 경우 다음과 같은 식으로 결정되는 것을 특징으로 하는 실시간 에너지진단 방법.
[수학식 1]
E2(t) = E1(t) + E1(t) * Re1(t) * {(T1(t) - T2(t))/Fe}
(여기서, E1(t)는 모델링으로 통합된 건물의 건물전체 전기(前期) 에너지 기준 소비량, T1(t)은 모델링으로 통합된 전기(前期) 기준 외기온도, Re1(t)은 전기(前期)의 건물전체 에너지 중에서 냉난방에너지가 차지하는 비율, T2(t)는 측정 당시의 실시간 외기온도, 및 Fe는 냉난방 에너지 보정 계수 임)
제1항에 있어서,
상기 최적 에너지 시나리오에 따른 실시간 건물 전체 에너지 예측 소비량(E2(t))은 냉방계절의 경우 다음과 같은 식으로 결정되는 것을 특징으로 하는 실시간 에너지진단 방법.
[수학식 2]
E2(t) = E1(t) + E1(t) * Re1(t) * {(T2(t) - T1(t))/Fe}
(여기서, E1(t)는 모델링으로 통합된 건물의 건물전체 전기(前期) 에너지 기준 소비량, T1(t)은 모델링으로 통합된 전기(前期) 기준 외기온도, Re1(t)은 전기(前期)의 건물전체 에너지 중에서 냉난방에너지가 차지하는 비율, T2(t)는 측정 당시의 실시간 외기온도, 및 Fe는 냉난방 에너지 보정 계수 임)
제8항 또는 제9항에 있어서,
상기 냉난방 에너지 보정 계수는 소정의 기간 동안 아래와 같이 정의되는 정중계수 CV(RMSE)가 최소인 경우에 선택되는 것을 특징으로 하는 실시간 에너지진단 방법.
[수학식 3]

(여기서, n은 소정의 기간 동안 총 데이터 수량)
제8항 또는 제9항에 있어서,
상기 냉난방 에너지 보정 계수는 10~18 사이에서 선택되는 것을 특징으로 하는 실시간 에너지진단 방법.
제7항에 있어서,
상기 사용시간 진단에서는 상기 단위시간 별로 상기 소비인자의 온-오프 상황, 상기 에너지소비량 진단에서는 상기 단위시간 별로 상기 소비인자 또는 상기 건물 전체의 에너지 소비 상황, 상기 제어상태 진단에서는 상기 단위시간 별로 상기 소비인자의 제어 결과 상황, 그리고 상기 성능상태 진단에서는 상기 단위시간 별로 상기 소비인자 또는 상기 건물 전체의 성능상태 상황을 연산하여 판단하는 것을 특징으로 하는 실시간 에너지진단 방법.
제1항에 있어서,
상기 건물의 에너지 소비를 모델링 하는 단계에서, 상기 건물의 연간 운영 스케줄, 상기 건물의 연간 기후 데이터 또는 상기 건물의 설계자료를 고려하여 모델링 변수에 산입하는 것을 특징으로 하는 실시간 에너지진단 방법.