KR20150115389A

KR20150115389A - Hvac 시스템의 에너지를 제어하기 위한 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20150115389A
Application number: KR1020140040357A
Authority: KR
Inventors: 김경재; 이용오; 민현석; 최상선
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2014-04-04
Filing date: 2014-04-04
Publication date: 2015-10-14
Also published as: US20150285527A1; EP3126752A4; CN106164596B; CN106164596A; EP3126752A1; US10344996B2; WO2015152696A1; KR102252263B1

Abstract

본 발명은 HVAC(Heating, Ventilation, and Air Conditioning) 시스템에서 에너지를 제어하기 위한 방법에 있어서, 에너지 제어를 위한 사용 공간의 사용자 부재 여부를 판단하는 과정과, 사용자 부재로 판단되면, 미리 수집되어 저장된 데이터를 토대로 추출된 사용자의 외출 및 귀가 발생 확률과 외출 길이의 확률 분포를 활용하여 에너지 제어 개시 여부를 판단하는 과정과, 에너지 제어를 개시하는 것으로 판단되면, 상기 미리 수집되어 저장된 데이터를 토대로 미리 정의한 시간 구간별 외출 발생 확률과 상기 시간 구간별 발생된 외출의 길이에 대한 확률 분포를 추출하는 과정과, 상기 추출된 확률 분포를 토대로 계산된 사용자 도착 확률을 토대로 에너지 제어를 수행할 시간 구간을 선정하고, 상기 선정한 시간 구간에 대한 목표 온도를 계산하는 과정과, 상기 선정된 시간 구간 및 상기 계산된 목표 온도에 따라 에너지 제어를 수행하도록 예약을 설정하는 과정을 포함한다.

Description

HVAC 시스템의 에너지를 제어하기 위한 방법 및 장치{ OF HEATING, VENTILATION AND AIR CONDITIONING SYSTEM}

본 발명은 건물 관리 시스템에서 효율적으로 에너지를 절약하기 위한 냉/난방/환기 시스템(Heating, Ventilation, and Air Conditioning system, 이하 HVAC 시스템이라 함)의 에너지 제어 방법 및 장치에 관한 것이다.

일반적으로 호텔이다 빌딩 등의 건물에는 에너지를 효과적으로 제어하기 위한 에너지 제어 시스템을 구비하고 있다. 이러한 에너지 제어 시스템은 도어락이나 모션 센서 등을 이용하여 재실 감지(Occupancy Detection)를 하고 사용자 부재가 감지되면 그 결과를 토대로 세트백(setback) 제어를 한다. 세트백 제어란 야간 등의 사용하지 않는 시간대에 에너지를 절약하기 위하여 일시적으로 설정 온도를 변경시키는 제어방법이다. 세트백 제어 방법은 사용자 부재가 감지되면 즉각적으로 제어를 시작하거나 사용자 부재가 감지된 후 일정 시간 동안 부재 상태가 유지되었을 때 제어를 시작할 수 있다. 전자의 경우 사용자가 잠시 나갔다 들어온 경우에는 오히려 에너지 소비가 재실시보다 높아질 수 있다. 이는 사용자가 다시 들어왔을 때 순간적인 온도 제어를 위해 평소 대비 상당히 많은 에너지 소모가 필요하기 때문이다. 또한 후자의 경우 부재 상태로 변경된 후 세트백 제어를 개시하는 일정 시간만큼 추가 에너지 소모가 발생할 수 있다.

또한 고정된 값을 사용하는 스태틱(static) 세트백 제어의 경우 사용자가 외출에서 돌아왔을 때 온도를 평상시 온도로 복귀하기 까지 소요되는 시간이 길어져서 해당 시간 동안 사용자에게 편안함을 제공할 수 없으므로 사용자의 외출시간이 길어지는 경우에도 에너지 절약을 위해 전원을 끄는 것은 적절하지 않다. 또한 기기의 노후 정도를 고려하여 기기별로 일정 시간 내에 변화시킬 수 있는 온도를 추출하고 이 온도를 토대로 다이나믹(dynamic) 세트백 제어를 할 수 있지만, 이러한 방법 또한 사용자의 복귀 시점을 고려하지 않으므로 에너지 효율성이 좋지 않고 스태틱 세트백과 마찬가지로 사용자 복귀 시점에 편안함을 제공하지 못할 수 있다. 또한 모션 센서나 도어락을 이용하여 재실을 감지하는 방법도 모션 센서의 사각지대나 사용자가 여러 명일 경우 등 다양한 상황을 모두 커버하기에는 역부족이다.

그러므로 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 사용 공간 내에 네트워크로 연결된 기기들과 센서를 이용하여 재실 감지 정확도를 높이고 에너지 제어를 수행하는 방법 및 장치를 제공한다.

또한 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 사용자의 특성에 따른 재실 패턴을 분석하고 상기 패턴을 기반으로 에너지 제어를 수행하는 방법 및 장치를 제공한다.

본 발명의 실시예에 따른 HVAC(Heating, Ventilation, and Air Conditioning) 시스템에서 에너지를 제어하기 위한 방법은, 에너지 제어를 위한 사용 공간의 사용자 부재 여부를 판단하는 과정과, 사용자 부재로 판단되면, 미리 수집되어 저장된 데이터를 토대로 추출된 사용자의 외출 및 귀가 발생 확률과 외출 길이의 확률 분포를 활용하여 에너지 제어 개시 여부를 판단하는 과정과, 에너지 제어를 개시하는 것으로 판단되면, 상기 미리 수집되어 저장된 데이터를 토대로 미리 정의한 시간 구간별 외출 발생 확률과 상기 시간 구간별 발생된 외출의 길이에 대한 확률 분포를 추출하는 과정과, 상기 추출된 확률 분포를 토대로 계산된 사용자 도착 확률을 토대로 에너지 제어를 수행할 시간 구간을 선정하고, 상기 선정한 시간 구간에 대한 목표 온도를 계산하는 과정과, 상기 선정된 시간 구간 및 상기 계산된 목표 온도에 따라 에너지 제어를 수행하도록 예약을 설정하는 과정을 포함한다.

또한 본 발명의 실시예에 따른 HVAC(Heating, Ventilation, and Air Conditioning) 시스템에서 에너지를 제어하기 위한 장치는, 사용자 관련 정보와 건물 관련 정보를 저장하는 저장부와, 에너지 제어를 위한 사용 공간의 사용자 부재 여부를 판단하고, 상기 사용 공간의 실내 온도를 감지하는 온도 감지부와, 사용자 부재로 판단되면, 미리 수집되어 저장된 데이터를 토대로 추출된 사용자의 외출 및 귀가 발생 확률과 외출 길이의 확률 분포를 활용하여 에너지 제어 개시 여부를 판단하고, 에너지 제어를 개시하는 것으로 판단되면, 상기 미리 수집되어 상기 저장부에 저장된 데이터를 토대로 미리 정의한 시간 구간별 외출 발생 확률과 상기 시간 구간별 발생된 외출의 길이에 대한 확률 분포를 추출하고, 상기 추출된 확률 분포를 토대로 계산된 사용자 도착 확률을 토대로 에너지 제어를 수행할 시간 구간을 선정하고, 상기 선정한 시간 구간에 대한 목표 온도를 계산하며, 상기 선정된 시간 구간 및 상기 계산된 목표 온도에 따라 에너지 제어를 수행하도록 예약을 설정하는 온도 제어부를 포함한다.

도 1은 난방 기기의 온오프 동작에 따른 온도변화와 에너지 소비량을 도시한 도면
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어를 수행하기 위한 시스템의 구성을 간략히 도시한 도면
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어 과정을 개략적으로 도시한 도면
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어를 위한 사용자 패턴 기반 시간 구간 확률 분포를 추출하는 과정을 간략히 도시한 도면
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어를 위한 시간 구간별 목표 온도 설정 과정을 도시한 도면
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어를 위한 시스템 가동 예약 방법을 도시한 도면
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어를 위한 에너지 사용량 계산 방법을 도시한 도면

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 이 때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다.

본 발명은 특정 공간에서 사용자 부재 시 냉방/난방/환기의 효과적이고 효율적인 제어를 위해, 게이트웨이(GW) 또는 GW 역할을 하는 기기(휴대폰, TV, 에어컨, STB, 냉장고, 로봇청소기, 태블릿 PC, PC 등)에 연결되어 제어/모니터링 되는 복수의 기기 및 센서의 상태를 이용하여 사용자 재실 여부를 판단하는 방법과, 사용자 재실 패턴에 기반하여 편안함이 보장되는 에너지 절약(Comfort Guaranteed Energy Saving) 방법을 제안한다.

본 발명의 실시예에 따른 에너지 제어를 위해, 먼저 소정 기간 동안 사용자의 외출 및 귀가 시각과 외출의 길이를 서버나 게이트웨이에 저장한다. 또한 날짜, 요일, 시간대, 온도 및 습도, 일조량 등과 공급된 에너지, 공간 온도 및 냉방/난방/환기 시스템의 제어 이력을 상기 서버나 게이트웨이에 저장한다. 또한 에너지 제어의 대상이 되는 빌딩이나 호텔 등의 건물을 관리하는 시스템으로부터 투숙객 수, 성별과 객실의 온도, 냉난방 및 환기 제어 상태에 관한 데이터를 수집하여 에너지 제어에 반영할 수 있다. 또한 건물 주변의 정보에 관한 데이터도 수집하여 에너지 제어에 반영할 수 있다.

이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 에너지 제어 방법을 재실 판별 방법, 사용자의 외출/귀가 패턴 분석을 위한 자료 수집 방법 및 가공 방법, 패턴 기반의 세트백 제어 방법 및 사용자의 귀가 확률을 기반으로 한 세트백 제어 방법의 네 가지로 구분하여 상세하게 설명한다. 또한 이하에서는 에너지 제어를 세트백 제어와 혼용하여 사용한다.

먼저, 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어를 위한 재실 판별 방법에 대해 설명한다.

본 발명의 실시예에서는 보다 정확한 재실 판단을 위해 사용 공간 내의 기기나 센서들을 네트워크나 게이트웨이로 연결하고 기기들의 상태(예를 들어, 전원의 온오프 상태, WLAN 등의 네트워크 연결 상태 등)를 반영하여 재실 여부를 판단할 수 있다. 이러한 정보를 활용하면 종래의 도어락이나 모션 센서만을 이용하여 재실을 판단하는 것에 비해 재실 검출 결과에 대한 신뢰성을 향상시킬 수 있다.

본 발명의 실시예에서 재실이라고 판단하는 경우는 카드 키가 꽂혀있는 경우, 모션 센싱이나 기기 제어가 발생한 경우, 부재 상태에서 도어락의 상태가 변하고 센서에서 센싱이 이루어졌거나 네트워크로 연결된 기기에서 제어가 발생한 경우, 사용자의 휴대폰이나 테블릿 기기 또는 노트북 등이 WLAN에 연결되어 서비스를 사용하고 있는 경우 등이다.

또한 본 발명의 실시예에서 부재라고 판단하는 경우는 카드 키가 꽂혀있지 않은 경우, 재실 상태에서 도어락의 상태가 변하고 소정 시간 동안 센서에서 센싱이 이루어지지 않고 네트워크로 연결된 기기에서 제어도 발생하지 않는 경우, 사용자의 휴대폰이나 테블릿 기기 또는 노트북 등이 에너지 제어가 이루어지는 공간 이외의 공간에서 WLAN에 연결되어 서비스를 사용하고 있는 경우 등이다.

상기 네트워크로 연결된 기기로는 에어컨, 냉장고, 오디오, 조명, 스탠드, 헤어드라이기, 커피포트 등이 있을 수 있으며, 그 밖에 다른 기기들도 네트워크로 연결될 수 있다. 또한 센서로는 모션 센서, 접촉 센서, 마그네틱 센서 등이 있을 수 있다.

상기 재실과 부재의 판단을 위해 상기 조건들의 조합을 통해 소정 개수 이상의 조건을 만족할 때 재실과 부재로 판단할 수 있다.

다음, 본 발명의 실시예에 따른 공간 사용자 재실 패턴 인식을 위한 데이터 수집 및 가공 방법에 관해 설명한다.

에너지를 효율적으로 제어하기 위해서는 사용자의 외출 및 복귀 시각을 예측하는 것이 필요하며, 이를 위해 본 발명의 실시예에서는 공간 사용자의 재실 패턴을 파악하기 위해서는 건물 주변의 정보나 다른 사용자의 공간 사용 패턴을 파악한다.

사용자의 재실 패턴을 추출하기 위해서는 성별, 나이, 여행 목적 등의 사용자 데이터와, 날짜, 요일, 날씨 등의 환경 데이터와, 외출 시간 및 귀가 시각 데이터를 수집할 수 있다.

수집한 데이터는 사용자 데이터와 환경 데이터의 종류별로 구분하고 구분된 데이터를 다시 시간 구간 단위로 저장한다. 시간 구간 단위로 저장된 데이터를 토대로 외출 확률을 계산하여 저장하고, 외출 후 귀가 시점까지의 시간의 분포를 저장하며, 시간 구간 단위로 저장된 데이터를 토대로 사용자가 외출할 확률과 외출 길이에 대한 분포를 저장한다.

또한 건물의 도메인 특성을 활용한 재실 시간 예측도 가능하다. 즉, 건물이 위치한 지역에서 행사가 예정된 경우 행사가 진행되는 기간이나, 건물이 위치한 지역의 특성(즉, 관광지인지 사무실 밀집 지역인지 등)과, 과거 또는 현재 사용자별 재실 패턴을 토대로 동일 특성을 가진 사용자의 재실 시간 예측이 가능하다. 이러한 데이터가 어느 정도 축적되면 재실 패턴별로 초기값을 설정하여 사용할 수도 있다. 또한 건물 주변의 관심 지점(Point Of Interest, 이하 POI라고 함) 정보를 기반으로 재실 시간 예측 정확도를 향상시킬 수 있다. 예를 들어 건물이 위치한 지역의 특성 및 건물 주변에 위치한 식당, 관광지, 쇼핑센터나 놀이시설, 행사장 등의 주요 시설의 개장 및 폐장 시간 등을 수집하여 사용자의 재실 시간을 예측할 수도 있다. 또한 한 방에 여러 명이 투숙하거나 어린 아이를 동반할 경우 여행 목적의 투숙객일 확률이 높고 혼자 투숙하는 경우 비즈니스 목적의 투숙객일 확률이 높다. 이러한 특성들을 조합하여 재실 패턴을 추출할 수 있다.

예를 들어, 국제전자제품박람회(CES)가 개최되는 기간에는 객실 사용자 대부분이 박람회 오픈 시간에 외출을 하고 박람회가 끝나는 시간 이후에 객실로 돌아오는 것이 일반적이다. 또한 건물이 위치한 지역의 특성에 따라 투숙객의 재실 패턴이 달라지는데, 라스베이거스에서는 사용자들이 주로 밤에 카지노 시설을 이용하므로 저녁 무렵에 외출을 하면 밤 늦은 시간까지 객실로 돌아오지 않는 경우가 많으며, 산호세에 위치한 숙박시설에는 비즈니스 목적의 투숙객이 많으므로 아침 식사 후 외출하면 저녁 식사 전까지 돌아오지 않는 경우가 많다. 또한 하와이에 위치한 숙박시설에는 관광객이 주를 이루며, 따라서 주로 낮에 외출이 이루어진다.

다음, 본 발명의 실시예에 따른 사용자 패턴을 기반으로 세트백 제어를 수행하는 방법에 대해 설명한다.

본 발명의 실시예에서는 온도 변화에 따른 에너지 소모량 분석을 통해 실제로 에너지 절약을 위해 필요한 시간 구간의 길이를 계산하고 이를 사용자 공간 부재 패턴과 조합하여 세트백 제어를 수행할 수 있다.

도 1은 난방 기기의 온오프 동작에 따른 온도변화와 에너지 소비량을 도시한 것이다.

도 1의 (a)는 난방 기기의 전원을 껐다가 다시 켰을 경우의 온도 변화와 에너지 소비량을 나타내고, 도 1의 (b)는 난방 기기를 끄지 않고 계속 켜 놓았을 때 온도 변화와 에너지 소비량을 나타낸 것이다. 도 1의 에너지 소비량 그래프를 이용하여 전원을 켜 놓은 상태의 에너지 소비량이 전원을 껐다 켰을 때의 에너지 소비량을 초과하는 시간을 찾을 수 있으며, 따라서 이 시간(T)을 이용하여 세트백 제어를 수행하면 에너지를 절약할 수 있다.

먼저, 에너지 절약을 위해 필요한 시간 구간 길이(T)를 계산하는 방법에 대해 설명한다.

HVAC 시스템에 따라 노후 정도, 열 전달율, 사용 효율, 소비 에너지, 기능 등이 모두 다르기 때문에, 본 발명의 실시예에서는 각 HVAC 시스템 별로 에너지 절약을 위해 필요한 최소 시간 길이를 추출한다. 이렇게 추출된 정보는 서버나 게이트웨이에 저장될 수 있다. 난방을 예로 들면, 일정한 온도를 유지하는 데 필요한 에너지(=A)와 온도를 내렸다가 올리는데 필요한 에너지(=B)를 비교하여 A>B가 되는 시간 T를 저장한다. 상기 시간 T는 HVAC 시스템의 전원을 껐을 때의 시간에 따른 온도 변화와 전원을 켰을 때의 시간에 따른 온도 변화 및 에너지 소비량을 활용하여 결정할 수 있다.

예를 들어, 현재 온도가 23도일 때, 1시간 동안 23도를 유지하기 위해서 에너지가 60킬로 와트 소비된다고 가정하면 분당 에너지 소비=1이 된다. 이 경우에 난방 기기 전원을 끄면 실내 온도는 19도까지 떨어지고 그 온도가 유지된다. 즉, Tmin=19도이다. 또한 난방 기기 전원을 끄면 실내 온도가 23도에서 19도까지 내려가는데 20분이 소요되며, 이때 분당 온도 감소율=0.2이다. 또한 난방 전원을 다시 켜고 실내 온도를 19도에서 23도까지 올리는 데에는 10분이 소요되고 에너지는 80 킬로 와트가 소비된다고 가정할 때, 분당 온도 증가율=0.4이고, 분당 에너지 소비=8이다. 따라서 T가 80분보다 크면 에너지 절약이 가능하다.

이와 같이 시스템 관리자는 제어 이력을 통해 에너지 절약을 위해서 얼마만큼의 시간이 필요한지를 알 수 있다.

좀 더 구체적으로 설명하면, 각 HVAC 시스템별로 소비되는 에너지 당 온도 변화율은 서버 또는 GW에 저장된다. 기기의 노후 정도에 따라 소비되는 에너지가 같아도 변화시킬 수 있는 온도는 차이가 날 수 있다. 시간/외부온도 별로 {온도변화/소비되는 에너지} 값도 서버 또는 GW에 저장한다. 서버에 정보를 저장하는 경우에는 서버가 고객 도착 시간에 맞춰 HVAC 시스템의 Preheat/Precooling 시작 시간을 계산하고 제어할 수 있다. 또한 GW에 정보를 저장하는 경우에는 서버가 GW에 고객 도착 시간까지 남은 시간을 알려 주면, GW가 HVAC 시스템의 성능을 고려하여 Preheat/Precooling 시작 시간을 계산하고 계산된 시간에 맞추어 HVAC 시스템을 제어할 수 있다.

다음으로, 세트백 제어를 개시하는 방법에 대해 설명한다.

본 발명의 실시예에서는 사용자의 외출/귀가 발생 확률 및 외출 길이의 확률 분포를 활용하여 세트백 제어를 개시한다. 사용자의 외출/귀가 패턴 분석을 통해 각각의 시간 구간 당 발생된 외출의 길이에 대한 확률 분포를 구하고, 시간 구간 내 발생된 외출의 길이가 에너지 절약을 위해 필요한 시간 T보다 커질 확률 a를 이용하여 에너지 제어를 수행한다.

한 시간 구간의 평균 외출 길이를 E(L_i)라 하면 a > p_t 이면 세트백 온도 제어를 시작한다. 이때 p_t는 다음 수학식 1에 의해 결정된다.

상기 수학식 1에서 Us는 E(L_i) 동안 온도를 유지할 경우 단위 시간 당 평균 에너지 소비량을 나타내고, Uw는 E(L_i) 동안 전원을 껐다가 전원을 켠 후 원래 온도로 복귀할 때 단위 시간 당 평균 에너지 소비량을 나타낸다.

p_t는 주변 환경이나 조건들을 고려하여 p_t=α·p_t로 사용할 수 있으며, α는 사용자로부터 정의된 상수로서 0 ≤ α ≤ 1/a의 값을 가질 수 있다. α·p_t를 크게 하면 임의의 시점에 적정 온도를 유지할 수 있는 확률이 커지고 에너지 절약율은 작아진다. 반대로 α·p_t를 작게 하면 임의의 시점에 적정 온도를 유지할 수 있는 확률은 낮아지고, 에너지 절약율은 커진다. 예를 들어, 사용자의 만족도를 최우선으로 하는 5성급 호텔에서는 적정 온도를 유지하기 위한 확률을 높이기 위해 α·p_t=0.8로 설정하여 사용할 수 있고, 에너지 절약을 중시하는 2성급 호텔에서는 에너지 절약율을 높이기 위해 α·p_t=0.4로 설정하여 사용할 수 있다.

다음, 본 발명의 실시예에 따른 사용자 귀가 패턴 기반의 동적 세트백 제어 방법에 대해 설명한다.

본 발명의 실시예에서는 사용자 도착 시간 패턴을 기반으로 사용자의 부재 기간 동안 세트백을 제어하여 에너지를 절약한다. 이때 세트백 제어는 사용자가 도착했을 때 편안함을 느낄 수 있는 범위 내에서 수행되는 것이 바람직하다.

먼저 사용자의 귀가 시간을 예측하기 위해 다양한 방법을 활용할 수 있다. 예를 들어, 외부 네트워크 접속 등의 이유로 사용자의 위치가 확인되면, 사용자의 위치로부터 건물 위치까지의 거리를 기반으로 사용자의 도착 시간을 예측할 수 있다. 또한 각 시간 구간 당 사용자의 귀가 확률 또는 외출이 발생했던 시간 구간을 기준으로 외출 길이에 대한 분포를 활용하여 사용자의 귀가 시간을 예측할 수도 있다.

또한 급격하게 온도를 올리는 경우를 제외한 일반적인 온도 제어에 있어서 에너지 소비를 기준으로 HVAC 시스템의 시간 당 온도 조절 가능 범위를 추출하여 세트백 제어에 활용할 수도 있다. 이때 HVAC 시스템의 노후 정도, 열 전달율, 사용 효율, 기능 등에 대한 시간 당 온도 조절 가능 범위가 다르다. 따라서 HVAC 시스템별로 온도 조절 관련 데이터를 수집 및 가공하여 t분 동안 얼마만큼의 온도 조절이 가능한지를 계산한 후 이 값을 서버 또는 GW에 저장하여 세트백 제어에 활용한다.

본 발명의 실시예에 따라 세트백 제어를 수행하는 방법은 다음과 같다.

먼저 사용자의 귀가 확률이 높은 구간에서는 재실 온도와 가까운 값으로 온도를 제어하고, 특정 시간 구간에서 귀가 확률이 높으면 해당 구간에는 실내 온도를 재실 온도로 유지함으로써 급격한 에너지 소모 없이 온도가 적정 온도에 도달할 수 있도록 한다. 이때 계절에 따라 냉/난방 또는 환기를 판단하고, 온도 제어기의 전원을 껐을 때의 실내 온도 Tmin와 재실 온도를 비교하여 세트백 제어의 목표 온도를 설정한다. 즉, 재실온도와 Tmin의 온도 차이에 사용자의 귀가 확률을 곱한 값으로 온도를 세팅할 수 있다. 또한 사용자의 요구사항을 입력받아서 세트백 제어에 반영할 수도 있다.

구체적인 예로, 사용자가 편안함을 느끼는 온도가 21도, Tmin=18도, i번째 시간 구간에 사용자가 귀가할 확률을 0.74라고 하면, 해당 시간 구간에 맞춰지는 온도는 21 - {|21-18| x (1-0.74)} = 20.22℃ 이다. 또한 난방 기기의 전원을 껐을 때 온도 Tmin=18℃, 재실 온도=23도, 사용자의 귀가 확률=0.65일 때, 세트백 제어의 목표 온도는 23 - {|23-18| x (1-0.65)} = 21.25℃이다. 도착 확률이 기준 값을 초과하는 경우 소정 임계값을 사용하여 재실 온도로 조절할 수 있으며, 도착 확률이 기준값 이하인 경우 소정 임계값을 사용하여 전원을 오프하는 세트백 제어를 할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따라 세트백 제어를 수행하는 방법은 다음과 같다.

먼저 사용자의 귀가 확률이 높은 구간에서는 재실 온도와 가까운 값으로 온도를 제어하고, 특정 시간 구간에서 귀가 확률이 높으면 해당 구간에는 실내 온도를 재실 온도와 가까운 값으로 유지함으로써 급격한 에너지 소모 없이 소정 시간(t분) 내에 온도가 적정 온도에 도달할 수 있도록 한다. 이때 계절에 따라 냉/난방을 판단하고, 온도 제어기의 전원을 껐을 때의 실내 온도 Tmin와 재실 온도를 비교하여 세트백 제어의 목표 온도를 설정한다. 즉, t분 내 도달할 수 있는 온도의 차이에 사용자의 귀가 확률을 곱한 값으로 목표 온도를 설정할 수 있다. 또한 사용자의 요구사항을 입력받아서 세트백 제어에 반영할 수도 있다.

구체적인 예로, 사용자가 편안함을 느끼는 온도가 21도, 일반적인 에너지 소비로 t분 내에 조절할 수 있는 온도가 5도, i번째 구간에 귀가할 확률을 0.74라고 하면, 해당 시간 구간의 세트백 제어의 목표 온도는 21 - (5 x 0.74) = 17.3℃이다. 또한 난방 기기의 전원을 껐을 때 Tmin=18℃, 재실 온도=23도, t분 동안 조절 가능 온도=5도, 도착 확률=0.74라 하면 해당 시간 구간의 세트백 제어의 목표 온도는 23 - { 5 x (1-0.74) } = max(Tmin, 21.7) = 21.7 ℃ 이다. 도착 확률이 기준 값을 초과하는 경우 소정 임계값을 사용하여 재실 온도로 조절할 수 있으며, 도착 확률이 기준값 이하인 경우 소정 임계값을 사용하여 전원을 오프하는 세트백 제어를 할 수 있다. 또한 시간 t를 조절하여 사용자 도착 시 재실 온도 도달 가능 시간을 조절할 수 있다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어를 수행하기 위한 시스템의 구성을 간략히 도시한 것이다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어 시스템(200)은 온도 감지부(210), 온도 제어부(220) 및 저장부(230)를 포함할 수 있다. 저장부(230)는 사용자의 성별, 나이, 여행 목적 등의 사용자 데이터와, 날짜, 요일 날씨 등의 환경 데이터와, 외출 시간 및 귀가 시각 데이터, 사용자 선호 온도, 주변 환경 관련 데이터 등의 건물 데이터(231)와 해당 건물의 월/일/요일/시간에 대해 설정된 시간 구간 및 구간 단위로 설정된 온도 값과, 세트백 제어 시스템의 가동 예약 정보 및 에너지 사용랑 정보를 포함하는 EMS(Energy Management System) 데이터(233)를 포함할 수 있다. 건물 데이터(231)는 웹, 서버, 호텔 정보 시스템 등과 연결되어 투숙자 정보, 지역 행사 정보, 주변 PoI 정보 등을 저장할 수 있다.

온도 감지부(210)는 온도 센서 등을 이용하여 실내 온도를 감지하고, 온도 제어부(220)는 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어 방법을 통해 실내 온도를 제어한다. 저장부(230)는 본 발명의 실시예에 따른 데이터 수집 및 저장 방법에 따라 세트백 제어를 위한 데이터들을 건물 데이터(231)와 EMS 데이터(233)로 구분하여 저장한다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어 과정을 개략적으로 도시한 것이다.

도 3을 참조하면, 도어락이나 모션 센서 등을 이용하여 사용자의 부재 여부를 판단하고(301), 사용자가 부재시에 세트백 제어를 시작할지 여부를 판단한다(303). 즉, 성별, 나이, 여행 목적 등의 사용자 데이터와, 날짜, 요일 날씨 등의 환경 데이터와, 외출 시간 및 귀가 시각 데이터와 건물의 도메인 특성을 토대로 계산한 사용자의 외출/귀가 발생 확률 및 외출 길이의 확률 분포를 활용하여 a > p_t 이면 세트백 온도 제어를 시작하기로 결정한다. 세트백 제어를 시작하기로 결정하면 세트백 제어 시스템에 대한 가동 예약 정보가 있는지 확인하고(305) 예약된 정보가 있으면 예약된 정보에 따라 세트백 제어를 위한 예약을 설정한다(311). 예약된 정보가 없으면 저장부(230)에 저장된 데이터들을 토대로 각 시간 구간당 외출 발생 확률과 각 시간 구간당 발생된 외출의 길이에 대한 확률 분포를 추출하고(307), 상기 추출된 확률 분포에 따라 사용자 도착 확률이 소정값(c %) 이상이 되는 시간 구간을 선정하고, 상기 선정된 구간에 대해 목표 온도를 계산한다(309). 예를 들어 c=5%일 때는 사용자 도착 확률이 5% 이상인 구간에 대해서만 세트백 제어를 수행하고, c=0일 때에는 모든 시간 구간에 대해 세트백 제어를 수행하고, c=100%일 때는 모든 시간 구간에 대해 세트백 제어를 수행하지 않는다. 즉, 사용자가 귀가할 때까지 냉난방 기기의 전원을 오프 상태로 유지하였다가 사용자가 귀가하면 냉난방 기기의 전원을 켜서 온도 제어를 시작한다. 상기 목표 온도는 건물 데이터를 활용하여 특성이 유사한 사용자의 적정 온도를 토대로 설정한다. 또한 현재 온도, 스케줄 정보, 상기 선정된 구간 및 구간 별 목표 온도를 토대로 세트백 제어를 위한 냉난방 기기의 가동 시간을 계산한다. 이때 열 전달 딜레이 시간을 반영하여 가동 시간을 계산한다. 그리고 계산된 값에 따라 세트백 제어를 위한 예약을 설정한다(311).

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어를 위한 사용자 패턴 기반 시간 구간 확률 분포를 추출하는 과정을 간략히 도시한 것이다.

도 4를 참조하면, 사용자 정보와 환경 정보를 수집하고(401) 건물 데이터를 토대로 외출/귀가 패턴 정보를 수집한다(403). 상기 수집한 정보를 바탕으로 시간 구간별 외출/귀가 확률 분포와 시간 구간별 외출 길이에 대한 확률 분포를 추출하고, 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어 방법을 기반으로 세트백 제어를 수행할 시간 구간을 선정한다(405). 그리고 선정한 시간 구간을 EMS 데이터로 저장한다(407).

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어를 위한 시간 구간별 목표 온도 설정 과정을 도시한 것이다.

도 5를 참조하면, 건물 데이터를 토대로 특징이 유사한 사용자 그룹이 편안함을 느끼는 희망 온도를 추출하고 냉난방 기기의 전원을 꼈을 경우에 유지되는 실내온도 Tmin을 확인한다(501). 다음, 도 4의 405에서 추출한 사용자 패턴 기반 시간 구간 확률 분포를 토대로 사용자의 도착 패턴 및 외출 길이의 확률 분포를 추출한다(503). 그리고 501에서 확인된 온도값들과 503에서 추출한 사용자의 도착 및 외출 길이 확률 분포에 따라 세트백 제어를 수행할 관심 구간을 선정하고 상기 선정된 시간 구간에 대한 목표 온도를 설정한다(505). 그리고 선정된 시간 구간별 목표 온도를 EMS 데이터로 저장한다(507).

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어를 위한 시스템 가동 예약 방법을 도시한 것이다.

도 6을 참조하면, 도 5의 과정을 통해 설정된 시간 구간 단위의 목표 온도를 확인하고(601), 건물 데이터를 토대로 상기 목표 온도에 대한 예열 시간을 확인한다(603). 상기 예열 시간은 시스템의 열 전달 딜레이 시간이 반영된 것이다. 그리고 EMS 데이터를 토대로 시스템 가동 예약 정보를 확인한다(605). 상기 601 내지 603에서 확인한 정보들을 토대로 최종적으로 세트백 제어를 위한 시스템 가동을 예약한다(607).

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어를 위한 에너지 사용량 계산 방법을 도시한 것이다.

도 7을 참조하면, 도 6에서의 예약에 대한 시스템 가동 예약 정보를 확인하고(701), 건물 데이터 및 계산된 예열 시간을 토대로 냉난방 기기의 예상 가동 시간을 계산한다(703). 그리고 현재 온도와 냉난방 기기의 예약정보 및 예상 가동시간을 토대로 에너지 사용량을 계산하고, 계산된 에너지 사용량을 EMS 데이터로 저장한다(705). 또한 저장된 데이터를 이용하여 세트백 제어 사용시와 미사용시 에너지 사용량을 비교함으로써 효율적으로 에너지를 절약할 수 있다.

한편 도 3 내지 도 7에 도시한 과정들은 반드시 순차적으로 수행되어야 하는 것은 아니며 일부의 과정들은 세트백 제어의 효율에 영향을 미치지 않는 범위 내에서 순서가 변경되어 수행될 수도 있다.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 세트백 제어 방법에 따르면 건물의 도메인 특성이 고려된 데이터를 수집하고 그룹화함으로써 세트백 제어뿐만 아니라 건물 관리 자료로 활용할 수 있다. 또한 호텔 주변 정보, 타 고객의 실시간 재실/부재 패턴, 투숙 정보 기반 고객 복귀 시간 예측 방법 및 그 정보를 이용하여 효율적으로 냉/난방/환기 제어를 수행함으로써 에너지를 절감할 수 있다. 또한 종래와 같이 사용자 복귀 시점을 고려하지 않고 사용자 부재시 즉시 세트백 제어를 수행함으로써 발생할 수 있는 에너지 비효율 및 사용자의 불편 등의 문제점을 해결할 수 있다. 또한 HVAC 시스템의 특성(예를 들어, 노후 정도/효율/기능 등)이 고려된 세트백 제어를 수행할 수 있으며, 사용자 외출/귀가 패턴을 활용하여 세트백 제어를 수행함으로써 보다 사용자의 편안함을 보정하면서 높은 에너지 절약율을 제공할 수 있고, 에너지 절약 예측을 통해 건물을 효율적으로 운영할 수 있다.

한편, 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시예들은 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 즉 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.

Claims

HVAC(Heating, Ventilation, and Air Conditioning) 시스템에서 에너지를 제어하기 위한 방법에 있어서,
에너지 제어를 위한 사용 공간의 사용자 부재 여부를 판단하는 과정과,
사용자 부재로 판단되면, 미리 수집되어 저장된 데이터를 토대로 추출된 사용자의 외출 및 귀가 발생 확률과 외출 길이의 확률 분포를 활용하여 에너지 제어 개시 여부를 판단하는 과정과,
에너지 제어를 개시하는 것으로 판단되면, 상기 미리 수집되어 저장된 데이터를 토대로 미리 정의한 시간 구간별 외출 발생 확률과 상기 시간 구간별 발생된 외출의 길이에 대한 확률 분포를 추출하는 과정과,
상기 추출된 확률 분포를 토대로 계산된 사용자 도착 확률을 토대로 에너지 제어를 수행할 시간 구간을 선정하고, 상기 선정한 시간 구간에 대한 목표 온도를 계산하는 과정과,
상기 선정된 시간 구간 및 상기 계산된 목표 온도에 따라 에너지 제어를 수행하도록 예약을 설정하는 과정을 포함하는 에너지 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 확률 분포를 추출하는 과정은,
상기 사용자에 대한 정보와 상기 사용 공간 주변의 환경에 대한 정보를 수집하는 과정과,
상기 수집한 정보를 토대로 상기 사용자와 유사한 특징을 가지는 사용자들을 포함하는 사용자 그룹의 외출 및 귀가 패턴 정보를 수집하는 과정과,
상기 수집한 패턴 정보를 토대로 상기 미리 정의한 시간 구간별 외출 발생 확률과 상기 시간 구간별 발생된 외출의 길이에 대한 확률 분포를 추출하는 과정을 포함하는 에너지 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 목표 온도를 계산하는 과정은,
상기 사용자와 유사한 특징을 가지는 사용자들을 포함하는 사용자 그룹의 희망 온도를 추출하고, 상기 HVAC 시스템의 전원 오프시 유지되는 실내 온도를 확인하는 과정과,
상기 계산된 사용자 도착 확률이 미리 정해진 임계값 이상인 에너지 제어를 수행할 시간 구간을 선정하는 과정과,
상기 희망 온도와 상기 실내 온도를 토대로, 상기 선정된 시간 구간에 대한 목표 온도를 계산하는 과정을 포함하는 에너지 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 예약을 설정하는 과정은,
상기 HVAC 시스템의 특성을 토대로 에너지 제어를 위해 필요한 예열 시간을 계산하는 과정과,
상기 HVAC 시스템에 대한 가동 예약 정보를 확인하는 과정과,
상기 계산된 예열 시간과 상기 확인된 가동 예약 정보를 토대로 상기 예약을 설정하는 과정을 포함하는 에너지 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 사용자 부재 여부를 판단하는 과정은,
도어락의 상태와, 적어도 하나의 센서로부터 출력되는 데이터와, 상기 사용 공간 내에 위치하며 네트워크 또는 게이트웨이를 통해 서로 연결된 적어도 하나의 기기의 현재 상태 중 적어도 하나를 토대로 상기 사용자 부재 여부를 판단하는 에너지 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 미리 수집되어 저장된 데이터는 사용자 데이터, 환경 데이터, 건물 데이터 및 에너지 제어 시스템 데이터를 포함하며,
상기 사용자 데이터는 상기 사용자의 성별, 나이, 여행 목적, 여행 기간, 동반자 수, 동반자 연령 중 적어도 하나의 데이터를 포함하고,
상기 환경 데이터는 날짜, 요일, 날씨 중 적어도 하나의 데이터를 포함하고,
상기 건물 데이터는 상기 건물이 위치한 지역의 특성, 상기 건물 주변의 건물 정보, 상기 건물 주변의 행사 관련 데이터, 상기 건물의 과거 또는 현재 사용자별 재실 패턴 중 적어도 하나의 데이터를 포함하며,
상기 에너지 제어 시스템 데이터는 이전의 에너지 제어 수행과 관련된 데이터를 포함하는 에너지 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 에너지 제어 개시 여부를 판단하는 과정은,
상기 외출의 길이가 상기 사용자의 부재시에 상기 HVAC 시스템의 전원을 켠 상태로 유지해야 하는 최소 시간을 초과할 것으로 예상되는 경우에 상기 에너지 제어를 개시하기로 판단하는 에너지 제어 방법.
제7항에 있어서,
상기 최소 시간은 상기 HVAC 시스템의 전원을 켜 놓은 상태의 단위 시간당 에너지 소비량이 상기 HVAC 시스템의 전원을 껐다 켰을 때 이전 온도로 복귀하기 위한 단위 시간당 에너지 소비량을 초과하는 시간인 에너지 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 에너지 제어를 개시하는 것으로 판단되면, 에너지 제어를 위해 미리 예약된 정보가 있는지를 확인하고, 상기 미리 예약된 정보가 있는 경우에 상기 미리 예약된 정보를 토대로 에너지 제어를 수행하도록 예약을 설정하는 과정을 더 포함하는 에너지 제어 방법.
제1항에 있어서,
상기 설정된 예약의 스케줄링 정보를 토대로 한 에너지 소비량과, 상기 사용 공간의 실내 온도를 일정하게 유지할 때의 에너지 소비량을 계산하는 과정과,
상기 계산된 정보를 저장하여 이후의 에너지 제어를 위해 활용하는 과정을 더 포함하는 에너지 제어 방법.
HVAC(Heating, Ventilation, and Air Conditioning) 시스템에서 에너지를 제어하기 위한 장치에 있어서,
사용자 관련 정보와 건물 관련 정보를 저장하는 저장부와,
에너지 제어를 위한 사용 공간의 사용자 부재 여부를 판단하고, 상기 사용 공간의 실내 온도를 감지하는 온도 감지부와,
사용자 부재로 판단되면, 미리 수집되어 저장된 데이터를 토대로 추출된 사용자의 외출 및 귀가 발생 확률과 외출 길이의 확률 분포를 활용하여 에너지 제어 개시 여부를 판단하고, 에너지 제어를 개시하는 것으로 판단되면, 상기 미리 수집되어 상기 저장부에 저장된 데이터를 토대로 미리 정의한 시간 구간별 외출 발생 확률과 상기 시간 구간별 발생된 외출의 길이에 대한 확률 분포를 추출하고, 상기 추출된 확률 분포를 토대로 계산된 사용자 도착 확률을 토대로 에너지 제어를 수행할 시간 구간을 선정하고, 상기 선정한 시간 구간에 대한 목표 온도를 계산하며, 상기 선정된 시간 구간 및 상기 계산된 목표 온도에 따라 에너지 제어를 수행하도록 예약을 설정하는 온도 제어부를 포함하는 에너지 제어 장치.
제11항에 있어서,
온도 제어부는,
상기 사용자에 대한 정보와 상기 사용 공간 주변의 환경에 대한 정보를 수집하고, 상기 수집한 정보를 토대로 상기 사용자와 유사한 특징을 가지는 사용자들을 포함하는 사용자 그룹의 외출 및 귀가 패턴 정보를 수집하고, 상기 수집한 패턴 정보를 토대로 상기 미리 정의한 시간 구간별 외출 발생 확률과 상기 시간 구간별 발생된 외출의 길이에 대한 확률 분포를 추출하는 에너지 제어 장치.
제11항에 있어서,
상기 온도 제어부는,
상기 사용자와 유사한 특징을 가지는 사용자들을 포함하는 사용자 그룹의 희망 온도를 추출하고, 상기 HVAC 시스템의 전원 오프시 유지되는 실내 온도를 확인하고, 상기 계산된 사용자 도착 확률이 미리 정해진 임계값 이상인 에너지 제어를 수행할 시간 구간을 선정하고, 상기 희망 온도와 상기 실내 온도를 토대로, 상기 선정된 시간 구간에 대한 목표 온도를 계산하는 에너지 제어 장치.
제11항에 있어서,
상기 온도 제어부는,
상기 HVAC 시스템의 특성을 토대로 에너지 제어를 위해 필요한 예열 시간을 계산하고, 상기 HVAC 시스템에 대한 가동 예약 정보를 확인하고, 상기 계산된 예열 시간과 상기 확인된 가동 예약 정보를 토대로 상기 예약을 설정하는 에너지 제어 장치.
제11항에 있어서,
상기 온도 감지부는,
도어락의 상태와, 적어도 하나의 센서로부터 출력되는 데이터와, 상기 사용 공간 내에 위치하며 네트워크 또는 게이트웨이를 통해 서로 연결된 적어도 하나의 기기의 현재 상태 중 적어도 하나를 토대로 상기 사용자 부재 여부를 판단하는 에너지 제어 장치.
제11항에 있어서,
상기 미리 수집되어 저장된 데이터는 사용자 데이터, 환경 데이터, 건물 데이터 및 에너지 제어 시스템 데이터를 포함하며,
상기 사용자 데이터는 상기 사용자의 성별, 나이, 여행 목적, 여행 기간, 동반자 수, 동반자 연령 중 적어도 하나의 데이터를 포함하고,
상기 환경 데이터는 날짜, 요일, 날씨 중 적어도 하나의 데이터를 포함하고,
상기 건물 데이터는 상기 건물이 위치한 지역의 특성, 상기 건물 주변의 건물 정보, 상기 건물 주변의 행사 관련 데이터, 상기 건물의 과거 또는 현재 사용자별 재실 패턴 중 적어도 하나의 데이터를 포함하며,
상기 에너지 제어 시스템 데이터는 이전의 에너지 제어 수행과 관련된 데이터를 포함하는 에너지 제어 장치.
제11항에 있어서,
상기 온도 제어부는,
상기 외출의 길이가 상기 사용자의 부재시에 상기 HVAC 시스템의 전원을 켠 상태로 유지해야 하는 최소 시간을 초과할 것으로 예상되는 경우에 상기 에너지 제어를 개시하기로 판단하는 에너지 제어 장치.
제17항에 있어서,
상기 최소 시간은 상기 HVAC 시스템의 전원을 켜 놓은 상태의 단위 시간당 에너지 소비량이 상기 HVAC 시스템의 전원을 껐다 켰을 때 이전 온도로 복귀하기 위한 단위 시간당 에너지 소비량을 초과하는 시간인 에너지 제어 장치.
제11항에 있어서,
상기 온도 제어부는,
상기 에너지 제어를 개시하는 것으로 판단되면, 에너지 제어를 위해 미리 예약된 정보가 있는지를 확인하고, 상기 미리 예약된 정보가 있는 경우에 상기 미리 예약된 정보를 토대로 에너지 제어를 수행하도록 예약을 설정하는 에너지 제어 장치.
제11항에 있어서,
상기 온도 제어부는,
상기 설정된 예약의 스케줄링 정보를 토대로 한 에너지 소비량과, 상기 사용 공간의 실내 온도를 일정하게 유지할 때의 에너지 소비량을 계산하고,
상기 계산된 정보를 저장하여 이후의 에너지 제어를 위해 활용하는 에너지 제어 장치.