KR20170080384A - System and method for predicting energy consumption based on cloud - Google Patents
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Abstract
본 발명은 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 일 형태에 따른 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템은, 빌딩에 구비된 적어도 하나의 개별 설비에 대한 설비상태정보를 제공하는 적어도 하나의 설비 관리 장치; 상기 적어도 하나의 설비 관리 장치 및 상기 빌딩 중 적어도 하나와 관련된 빅데이터를 제공하는 클라우드 서버; 및 상기 설비상태정보 및 빅데이터를 수신하여, 상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 에너지 사용량을 예측하는 에너지 관리 장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention relates to a cloud based energy usage prediction system and method.
According to an aspect of the present invention, there is provided a cloud-based energy usage forecasting system including at least one facility management apparatus for providing facility status information on at least one individual facility installed in a building; A cloud server providing big data associated with at least one of said at least one facility management device and said building; And an energy management device for receiving the facility status information and the big data, and for predicting energy usage for the at least one individual facility and the building.
Description
본 발명은 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 클라우드 기반 빅데이터(big data)를 활용하여 건물, 공장 등에서 소비되는 에너지 사용량을 예측하고 관리하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a cloud-based energy usage forecasting system and method, and more particularly, to a cloud-based energy consumption forecasting system for estimating and managing energy consumption consumed in buildings, factories, and the like using cloud-based big data ≪ / RTI >
BEMS(Building Energy Management System)는 건물, 공장 등에서 소비되는 에너지 사용량을 예측하고 이를 효율적으로 관리하는 시스템이다.BEMS (Building Energy Management System) is a system that predicts energy consumption in buildings and factories and manages them efficiently.
종래기술에 따른 BEMS의 에너지 사용량 예측 방법은 예컨대 건물, 공장 등에서 가동되고 있는 개별 설비(냉동기, 열교환기, 냉각탑 등)의 가동상태, 가동시간 등과 같은 운영정보와 외기 온도, 습도 등과 같은 기상정보에 기초하여 개별 설비의 에너지 사용량을 예측하였으며, 그리고 이들 개별 설비의 에너지 사용량 예측값들을 단순 합산하여 빌딩에서 소비되는 총 에너지 사용량을 예측하였다.The method of predicting the energy consumption of the BEMS according to the prior art is based on the operation information such as the operating state and the operating time of the individual facility (refrigerator, heat exchanger, cooling tower, etc.) Based on the predicted energy usage of the individual facilities and the combined energy usage estimates of these individual facilities, we estimate the total energy consumption in the building.
그러나, 종래기술에 따른 BEMS의 에너지 사용량 예측 방법은 개별 설비에 대한 에너지 사용량 예측값들 사이에 상관관계를 전혀 고려하지 않아 예측 정확도가 다소 떨어졌으며, 이에 따라 건물, 공장 등에서 소비되는 총 에너지 사용량 예측값도 정확도가 떨어져 에너지 관리 시스템의 효율이 상대적으로 떨어졌다.However, according to the conventional BEMS energy consumption prediction method, the prediction accuracy is somewhat reduced because the correlation between the predicted values of the energy consumption for individual facilities is not taken into consideration at all. Thus, the predicted value of the total energy consumption The efficiency of the energy management system is relatively low due to the lack of accuracy.
또한, 종래기술에 따른 에너지 사용량 예측 방법은 과거 데이터를 기반으로 에너지 사용량 예측값을 생성하기 때문에, 개별 설비와 관련하여 실시간으로 변화되는 다양한 요인들을 고려하지 않아 예측 정확도가 시간이 지날수록 떨어지게 되며, 특히 냉난방의 전력소비량이 많아지는 계절인 여름과 겨울에 오차가 커지면 사용자에게 효율적인 에너지 사용량 예측 기능을 제공할 수 없는 문제점이 있었다.In addition, since the energy consumption predicting method according to the related art generates the energy consumption prediction value based on the past data, the prediction accuracy is deteriorated over time without considering various factors changing in real time in relation to the individual facility. There has been a problem in that it is not possible to provide an efficient energy consumption prediction function to users when the errors in the summer and the winter, which are the seasons in which power consumption of the heating and cooling increases, increase.
본 발명은 전술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로, 본 발명의 목적은 클라우드 기반 빅데이터를 활용하여 개별 설비와 관련하여 실시간으로 변화되는 다양한 요인들을 반영함으로써 건물, 공장 등(이하 '빌딩'이라 함)에서 소비되는 에너지 사용량을 보다 정확하게 예측하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to provide a system and method for realizing a real- (Hereinafter referred to as " energy consumption prediction system ").
본 발명의 다른 목적은 빌딩에서 가동되고 있는 개별 설비에 대한 에너지 사용량 사이에 상관관계를 분석하여 에너지 사용량에 대한 예측 정확도를 높일 수 있는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.It is another object of the present invention to provide a cloud-based energy usage forecasting system and method that can improve the prediction accuracy of energy consumption by analyzing the correlation between energy usage for individual facilities running in a building.
상기 목적을 위하여, 본 발명의 일 형태에 따른 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템은, 빌딩에 구비된 적어도 하나의 개별 설비에 대한 설비상태정보를 제공하는 적어도 하나의 설비 관리 장치; 상기 적어도 하나의 설비 관리 장치 및 상기 빌딩 중 적어도 하나와 관련된 빅데이터를 제공하는 클라우드 서버; 및 상기 설비상태정보 및 빅데이터를 수신하여, 상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 에너지 사용량을 예측하는 에너지 관리 장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.To this end, a cloud-based energy usage forecasting system according to an aspect of the present invention includes: at least one facility management apparatus for providing facility status information on at least one individual facility installed in a building; A cloud server providing big data associated with at least one of said at least one facility management device and said building; And an energy management device for receiving the facility status information and the big data, and for predicting energy usage for the at least one individual facility and the building.
그리고, 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템을 위한 에너지 관리 장치는, 클라우드 서버로부터 전송된 정보를 분석하는 데이터 분석부; 및 빌딩에 구비된 적어도 하나의 개별 설비에 대한 예측모델 및 상기 빌딩에 대한 예측모델을 설정하고, 상기 데이터 분석부에서 분석된 결과에 기초하여 상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 예측모델 및 상기 빌딩에 대한 예측모델을 시뮬레이션하여 에너지 사용량을 예측하는 예측모델 관리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.An energy management apparatus for a cloud-based energy usage prediction system according to an embodiment of the present invention includes a data analysis unit for analyzing information transmitted from a cloud server; And setting a predictive model for at least one individual facility and a predictive model for the building in the building based on the results of the analysis of the at least one individual facility, And a prediction model management unit for estimating an energy usage amount by simulating the prediction model.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 방법은, 빌딩에 구비된 적어도 하나의 개별 설비에 대한 예측모델 및 상기 빌딩에 대한 예측모델을 설정하는 단계; 클라우드 서버로부터 전송된 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 예측모델을 시뮬레이션하여 상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 에너지 사용량을 1차 예측하는 단계; 상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 에너지 사용량 1차 예측 결과에 기초하여, 상기 빌딩에 대한 예측모델을 시뮬레이션하여 상기 빌딩에 대한 에너지 사용량을 1차 예측하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 에너지 사용량 1차 예측 결과에 기초하여 도출된 보정 변수를 반영하여, 상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 에너지 사용량을 최종 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Meanwhile, a cloud-based energy consumption prediction method according to an exemplary embodiment of the present invention includes: setting a prediction model for at least one individual facility in a building and a prediction model for the building; Simulating a prediction model for the at least one individual facility based on information transmitted from the cloud server to firstly predict energy usage for the at least one individual facility; Simulating a prediction model for the building based on a result of the first energy estimation for the at least one individual facility to firstly predict an energy usage for the building; And finally estimating the energy usage for the at least one individual facility and the building by reflecting the correction variables derived based on the energy usage primary prediction results for the at least one individual facility and the building .
본 발명에 따르면, 클라우드 기반 빅데이터를 활용하여 개별 설비와 관련하여 실시간으로 변화되는 다양한 요인들을 반영함으로써 빌딩에서 소비되는 에너지 사용량을 보다 정확하게 예측하고 이에 따른 최적의 설비운전 가이던스(guidance)를 제공함으로써 에너지를 효율적으로 관리할 수 있는 효과를 가진다.According to the present invention, by utilizing cloud-based big data to reflect various factors that change in real time in relation to an individual facility, it is possible to more accurately predict energy consumption consumed in a building and provide optimal facility operation guidance And has an effect of efficiently managing energy.
그리고, 본 발명에 따르면, 빌딩에서 가동되고 있는 개별 설비들에 대한 에너지 사용량 사이에 상관관계를 분석하여 이를 반영함으로써 에너지 사용량에 대한 예측 정확도를 더욱더 높일 수 있는 효과를 가진다.In addition, according to the present invention, the correlation between the energy consumption of individual facilities operating in the building is analyzed and reflected, thereby improving the prediction accuracy of the energy consumption further.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 관리 장치의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 예측모델 관리부의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 방법의 흐름도이다.
도 5는 도 4의 단계 S410에 대한 상세 흐름도이다.
도 6은 도 4의 단계 S420에 대한 상세 흐름도이다.
도 7은 도 4의 단계 S430에 대한 상세 흐름도이다.
도 8은 도 4의 단계 S440에 대한 상세 흐름도이다.1 is a configuration diagram of a cloud-based energy usage forecasting system according to an embodiment of the present invention.
2 is a configuration diagram of an energy management apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a configuration diagram of a prediction model management unit according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart of a cloud-based energy usage forecasting method according to an embodiment of the present invention.
5 is a detailed flowchart of step S410 of FIG.
6 is a detailed flowchart of step S420 of FIG.
7 is a detailed flowchart of step S430 of FIG.
8 is a detailed flowchart of step S440 of FIG.
이하에서는 첨부 도면 및 바람직한 실시예를 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다. 참고로, 하기 설명에서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings and preferred embodiments. In the following description, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention unnecessarily obscure.
먼저, 도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템의 구성도이다.1 is a configuration diagram of a cloud-based energy usage prediction system according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템은 적어도 하나의 설비 관리 장치(110, 120, 130), 클라우드 서버(200), 에너지 관리 장치(300) 등을 포함한다.1, a cloud-based energy usage forecasting system according to an embodiment of the present invention includes at least one
설비 관리 장치(110, 120, 130)는 빌딩에 구비된 개별 설비들을 관리하는 장치이다. 빌딩에 구비되는 개별 설비의 예로는 냉동기, 열교환기, 냉각탑, 에어컨, 조명, 출입문, 승강장, 주차장 등 다양하며, 설비 관리 장치(110, 120, 130)는 해당 빌딩에 구비된 개별 설비로부터 가동상태, 가동시간 등의 정보를 직접 수신하거나 또는 빌딩에 설치된 각종 센서로부터 개별 설비의 가동상태 등을 센싱하여 개별 설비와 관련된 상태 정보(이하, '설비상태정보'라 함)를 수집하고 관리한다. 그리고, 설비 관리 장치(110, 120, 130)는 이와 같이 수집된 설비상태정보를 클라우드 서버(200)를 통해 에너지 관리 장치(300)로 전송한다. 물론, 설비상태정보는 설비 관리 장치(110, 120, 130)에서 직접 에너지 관리 장치(300)로 전송되도록 구현될 수도 있다.The
참고로, 하기 표 1은 설비 관리 장치(110, 120, 130)와 에너지 관리 장치(300) 사이의 구체적인 데이터 연계를 예시한 것이다.For reference, Table 1 below illustrates concrete data linkage between the
[표 1][Table 1]
한편, 클라우드 서버(200)는 설비 관리 장치(110, 120, 130)로부터 전송되는 설비상태정보를 포함하여 클라우드 서비스(cloud service) 환경에서 얻을 수 있는 다양한 정보(이하 '빅데이터'라 한다)를 수집하고 제공하는 장치이다.Meanwhile, the
빅데이터는 예컨대, 빌딩에 근무하거나 현재 위치하고 있는 사용자의 단말기(예, 스마트폰)로부터 전송되는 정보, 빌딩과 관련성이 있는 인터넷 상의 정보, 에너지와 관련성이 있는 인터넷 상의 정보 등을 포함하며, 특히 본 발명의 경우, 현재 빌딩 내부에 있는 사람들의 수 및 구체적 위치와 관련된 빌딩인적현황정보, 빌딩이 위치하는 장소의 날씨, 온도, 습도 및/또는 빌딩 내부의 온도, 습도 등과 관련된 빌딩환경정보, 빌딩의 위치, 방향, 외장, 단열, 창문, 열용량(heat capacity) 등에 따른 빌딩 고유의 에너지 효율과 관련된 빌딩에너지특성정보, 빌딩의 사용 목적, 용도, 업종 등과 관련된 빌딩업종정보, 에너지 자원별 효율, 전력단가 등과 관련된 에너지자원정보 등을 포함한다.Big data includes, for example, information transmitted from a terminal (e.g., a smart phone) of a user who is working or currently located in a building, information on the Internet that is relevant to the building, information on the Internet that is related to energy, In the case of the invention, information on the building human condition related to the number and specific location of the people in the current building, building environment information related to the weather, temperature, humidity and / or the temperature and humidity inside the building, Building energy information related to energy efficiency inherent to the building according to location, direction, exterior, insulation, window, heat capacity, building industry information related to purpose of use, use of building, type of industry, efficiency by energy resource, And the like.
그리고, 에너지 관리 장치(300)는 예컨대 소정 지역(region)의 전체 빌딩(건물, 공장 등)을 관리하는 에너지 통합관리 센터에 구비되어, 클라우드 서버(200)로부터 빌딩과 관련된 다양한 정보(예, 설비상태정보, 빌딩인적현황정보, 빌딩환경정보, 빌딩에너지특성정보, 빌딩업종정보, 에너지자원정보)를 수신하고 이에 기초하여 빌딩 전체 및/또는 개별 설비에 대한 에너지 사용량을 예측한다. 그리고, 에너지 관리 장치(300)는 에너지 사용량 예측값에 기초하여 설비운전 가이던스를 생성하고 이를 개별 설비 관리 장치(110, 120, 130)로 전송함으로써 빌딩 전체 및/또는 개별 설비에서 소비되는 에너지를 효율적으로 관리한다.The
구체적으로, 에너지 관리 장치(300)는 클라우드 기술을 이용하여 고객 관점에서 저비용으로 고품질의 서비스를 제공하며, 소정 지역 내 빌딩들의 에너지 소비 상황을 실시간으로 감시하고, 빅데이터 분석 기술을 적용하여 동종 업종별 단위 빌딩 에너지 사용량 예측모델 및 단위 설비별 에너지 사용량 예측모델을 적용하여 분석 및 예측을 수행한다. 그리고, 빌딩 군으로 등록된 빌딩들을 가시화하고 각 빌딩에서 소비하고 있는 에너지원 소비현황을 모니터링하며, 이에 의해 특정 지역 내에서 소비되는 전체 에너지량을 산출할 수 있다.Specifically, the
이와 관련하여, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 관리 장치의 구성도이다.In this regard, FIG. 2 is a configuration diagram of an energy management apparatus according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 관리 장치(300)는 예측모델 관리부(310), 데이터 분석부(320), 데이터 저장부(330), 디스플레이부(340), 통신부(350) 등을 포함한다.2, an
예측모델 관리부(Prediction Model Manager)(310)는 클라우드 서버(200)를 통해 수집된 다양한 정보에 기초하여 빌딩에 구비된 개별 설비에 대한 예측모델(이하 '개별 설비 예측모델'이라 함) 및 빌딩 전체에 대한 예측모델(이하 '빌딩 예측모델'이라 함)을 시뮬레이션하여 에너지 소비량을 예측하고 절감항목과 가이던스를 생성하여 효율적인 빌딩 내 설비 운용 계획, 변경 등을 수행한다.The Prediction Model Manager 310 manages a prediction model (hereinafter referred to as an 'individual facility prediction model') for individual facilities provided in a building based on various information collected through the
이와 관련하여, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 예측모델 관리부의 구성도이다.In this regard, FIG. 3 is a configuration diagram of a predictive model management unit according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 예측모델 관리부(310)는 라이프사이클(Life Cycle) 관리 모듈(311), 상관관계 설정 모듈(312), 입출력 변수 관리 모듈(313), 보정 변수 관리 모듈(314), 필터링 모듈(315), 시뮬레이션 모듈(316), 단위 통합 모듈(317), MES 연동 모듈(318) 등을 포함한다.3, the prediction
라이프사이클 관리 모듈(311)은 적어도 하나의 개별 설비(하위레벨) 예측모델 및/또는 빌딩(상위레벨) 예측모델의 생성, 수정, 삭제 등 라이프사이클을 관리한다. 라이프사이클 관리 모듈(311)은 예컨대 예측모델 생성시 개별 설비 예측모델들을 우선순위화하고 관련 예측모델들을 결합하여 하나의 상위레벨 예측모델로 정의할 수 있다.The
상관관계 설정 모듈(312)은 개별 설비 예측모델들 및/또는 빌딩 예측모델 사이에 상관관계를 분석하여 상관계수를 설정한다. 상관관계 분석은 예컨대, 각 예측모델의 입출력 변수들에 대해 피어슨 상관분석(Pearson correlation analysis), 스피어맨 순위상관분석(Sprearman's rank correlation analysis), 편상관분석(Partial correlation analysis) 등을 이용하여 수행될 수 있다.The
입출력 변수 관리 모듈(313)은 개별 설비 및/또는 빌딩 예측모델에 적용되는 입력 변수와 출력 변수를 설정하고 그 변수값을 산출한다. 예컨대, 하위레벨인 냉동기 예측모델의 경우 입력 변수는 냉동기의 가동 상태, 가동 시간 등이 될 수 있고 출력 변수는 냉동기의 소비전력량이 될 수 있다. 또한, 본 발명의 경우 개별 설비(예, 냉동기, 열교환기, 냉각탑) 예측모델들 사이의 상관관계를 적용하여, 제1 설비 예측모델의 출력 변수가 제2 설비 예측모델의 입력 변수로 설정될 수 있다. 예컨대, 열교환기 예측모델의 출력 변수인 소비전력량이 냉동기 예측모델의 입력 변수로 사용될 수 있다. 한편, 상위레벨인 빌딩 예측모델의 입력 변수는 그 건물에 속해 있는 하위레벨 예측모델들의 출력 변수가 될 수 있다.The input / output
보정 변수 관리 모듈(314)은 빅데이터 분석을 통해 얻어진 정보에 기초하여 개별 설비 예측모델 및/또는 빌딩 예측모델에 적용되는 보정 변수를 설정하고 그 변수값을 산출한다. 보정 변수의 예로는, 빌딩이 위치하는 장소의 날씨, 온도, 습도, 빌딩 내부의 온도, 습도 날씨, 현재 빌딩 내부에 있는 사람들의 수, 빌딩의 위치, 방향, 외장, 단열, 창문, 열용량(heat capacity), 빌딩의 사용 목적, 용도, 업종 등이 될 수 있다.The correction
필터링 모듈(315)은 입출력 변수 및/또는 보정 변수에 대해 필터링이 필요한 경우 칼만 필터(Kalman Filter), 가우스 필터(Gaussian Filter) 등을 이용하여 필터링한 결과를 생성한다. 참고로, 칼만 필터(Kalman Filter)는 특정 시점에서의 상태는 이전 시점의 상태와 선형적인 관계를 가지고 있다고 가정하여 연속적으로 측정하는 값들을 생성할 수 있으며, 가우스 필터(Gaussian Filter)는 입력 변수에 대한 결과의 확률적 표현을 얻을 수 있다.The
시뮬레이션 모듈(316)은 개별 설비 및/또는 빌딩 예측모델에 적용되는 알고리즘(Algorithm)(예컨대, 에너지 사용량을 예측하는 알고리즘, 실시간 에너지 종류별 단가를 산출하는 알고리즘, 시간별 작동설비의 원가를 산출하는 알고리즘)을 실행하여 개별 설비 및/또는 빌딩 예측모델을 시뮬레이션한다.The
단위 통합 모듈(315)은 예측모델들간 통일된 단위기준(예, TOE(Tonnage of Oil Equivalent), 탄소배출량(kgCo2/kWh))을 적용하여 에너지 사용량 등을 산출한다.The
MES 연동 모듈(318)은 MES(Manufacturing Execution System)와 연동할 수 있는 독립 변수를 설정한다.The
다시 도 2를 참조하면, 데이터 분석부(320)는 클라우드 서버(200)로부터 수신된 정보를 분석한다. 전술한 바와 같이, 클라우드 서버(200)로부터 수신된 정보에는 설비 관리 장치(110, 120, 130)가 전송한 설비상태정보와 클라우드 서비스(cloud service) 환경에서 얻어진 빅데이터가 있으며, 빅데이터에는 빌딩인적현황정보, 빌딩환경정보, 빌딩에너지특성정보, 빌딩업종정보, 에너지자원정보 등이 포함되어 있다. 이에, 데이터 분석부(320)는 빅데이터 분석 기술 등을 이용하여 개별 설비 및/또는 건물에 대한 입력 변수 및/또는 보정 변수의 변수값 산출을 위한 구체적 정보를 추출한다.Referring again to FIG. 2, the
데이터 저장부(330)는 예측모델 관리부(310)에서 관리하는 정보(예, 예측모델, 입력 변수, 출력 변수, 보정 변수)와 데이터 분석부(320)에서 분석된 정보를 저장한다.The
디스플레이부(340)는 사용자가 빌딩 전체 및/또는 개별 설비별 실시간 에너지 사용량 및 그 예측결과를 보고 관리할 수 있도록 에너지 관리 장치(300)에서 구현되고 있는 각종 결과(예, 에너지 사용량, 에너지 사용량 비교, 에너지 사용량 통계분석, 관리비 원가분석, 설비운용 비용)를 디스플레이한다.The
통신부(350)는 유무선 통신 모듈을 구비하여 클라우드 서버(200), 설비 관리 장치(110, 120, 130) 등과 통신을 수행하며, 또한 웹(Web), 모바일(Mobile) 등을 통해 개별 단말기와 통신하여 사용자 또는 관리자가 언제 어디서나 관련 정보를 볼 수 있도록 제공한다.The
제어부(360)는 예측모델 관리부(310), 데이터 분석부(320), 데이터 저장부(330), 디스플레이부(340), 통신부(350) 등을 전반적으로 제어하여 빌딩 전체 및/또는 개별 설비별 에너지 관리 및 사용량 예측을 수행한다.
The
한편, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 클라우드 기반 에너지 관리 방법의 흐름도이다. 그리고, 도 5는 도 4의 단계 S410에 대한 상세 흐름도이고, 도 6은 도 4의 단계 S420에 대한 상세 흐름도이며, 도 7은 도 4의 단계 S430에 대한 상세 흐름도이고, 도 8은 도 4의 단계 S440에 대한 상세 흐름도이다.Meanwhile, FIG. 4 is a flowchart of a cloud-based energy management method according to an embodiment of the present invention. 4 is a detailed flow chart of step S420 of FIG. 4, FIG. 7 is a detailed flowchart of step S430 of FIG. 4, and FIG. 8 is a detailed flowchart of step S430 of FIG. A detailed flowchart of step S440.
단계 S410에서, 에너지 관리 장치는 개별 설비(하위레벨) 및 빌딩(상위레벨)에 대한 예측모델을 설정한다.In step S410, the energy management apparatus sets up a prediction model for individual facilities (lower level) and building (upper level).
구체적으로, 도 5를 참조하면, 단계 S412에서, 에너지 관리 장치는 개별 설비 예측모델의 입출력 변수를 설정한다. 예컨대, 하위레벨인 냉동기 예측모델의 경우 냉동기의 가동 상태, 가동 시간 등을 입력 변수로 설정하고 냉동기의 소비전력량을 출력 변수로 설정한다. 그리고, 하위레벨인 열교환기 예측모델의 경우 열교환기의 가동 상태, 가동 시간 등을 입력 변수로 설정하고 열교환기의 소비전력량을 출력 변수로 설정한다. 또한, 하위레벨인 냉각탑 예측모델의 경우 냉각탑의 가동 상태, 가동 시간 등을 입력 변수로 설정하고 냉각탑의 소비전력량을 출력 변수로 설정한다.Specifically, referring to FIG. 5, in step S412, the energy management apparatus sets input / output variables of the individual facility prediction model. For example, in the case of the low-level refrigerator prediction model, the operating state and the operating time of the freezer are set as input variables and the power consumption of the freezer is set as an output variable. In the case of the low-level heat exchanger prediction model, the operating state and the operating time of the heat exchanger are set as input variables, and the power consumption of the heat exchanger is set as an output variable. In the case of the lower-level cooling tower prediction model, the operating state and the operating time of the cooling tower are set as input variables, and the power consumption of the cooling tower is set as an output variable.
단계 S414에서, 에너지 관리 장치는 개별 설비 예측모델간 상관관계를 설정한다. 예컨대, 냉동기 예측모델의 소비전력량, 열교환기 예측모델의 소비전력량, 냉각탑 예측모델의 소비전력량 사이의 상관관계를 각각 분석하여 상관계수를 설정한다. 그리고, 개별 설비 예측모델간 상관관계에 상응하여 예컨대 열교환기(제1 설비) 예측모델의 출력 변수를 냉동기(제2 설비) 예측모델의 입력 변수로 설정한다. 참고로, 단계 S414는 단계 S412보다 선행되거나 또는 동시에 수행될 수도 있다.In step S414, the energy management apparatus establishes a correlation between individual facility prediction models. For example, the correlation coefficient is set by analyzing the correlation between the power consumption amount of the refrigerator prediction model, the power consumption amount of the heat exchanger prediction model, and the power consumption amount of the cooling tower prediction model. Then, for example, the output variable of the heat exchanger (first facility) prediction model is set as an input variable of the refrigerator (second facility) prediction model in accordance with the correlation between the individual facility prediction models. For reference, step S414 may be performed prior to or simultaneously with step S412.
단계 S416에서, 에너지 관리 장치는 빌딩 예측모델의 입출력 변수를 설정한다. 예컨대, 냉동기 예측모델의 출력 변수, 열교환기 예측모델의 출력 변수, 냉각탑 예측모델의 출력 변수를 빌딩 예측모델의 입력 변수로 설정하고, 빌딩 전체의 소비전력량을 빌딩 예측모델의 출력 변수로 설정한다.In step S416, the energy management apparatus sets input / output variables of the building prediction model. For example, the output variable of the refrigerator prediction model, the output variable of the heat exchanger prediction model, and the output variable of the cooling tower prediction model are set as input variables of the building prediction model, and the power consumption of the whole building is set as the output variable of the building prediction model.
다시 도 4를 참조하면, 단계 S420에서, 에너지 관리 장치는 개별 설비 예측모델에 대해 에너지 사용량 예측(1차 예측)을 수행한다.Referring again to FIG. 4, in step S420, the energy management device performs energy usage prediction (primary prediction) for the individual facility prediction model.
구체적으로, 도 6을 참조하면, 단계 S422에서, 에너지 관리 장치는 클라우드 서버(200)로부터 전송된 정보를 분석한다. 전술한 바와 같이, 클라우드 서버(200)로부터 전송된 정보에는 설비 관리 장치(110, 120, 130)가 전송한 설비상태정보와 클라우드 서비스(cloud service) 환경에서 얻어진 빅데이터가 있으며, 빅데이터에는 빌딩인적현황정보, 빌딩환경정보, 빌딩에너지특성정보, 빌딩업종정보, 에너지자원정보 등이 포함되어 있다.Specifically, referring to FIG. 6, in step S422, the energy management apparatus analyzes information transmitted from the
단계 S424에서, 에너지 관리 장치는 단계 S422에서 분석된 정보에 기초하여 개별 설비 예측모델에 대한 입력 변수값을 산출한다.In step S424, the energy management apparatus calculates the input variable value for the individual facility prediction model based on the information analyzed in step S422.
그리고, 단계 S426에서, 에너지 관리 장치는 단계 S424에서 산출된 입력 변수값을 적용하여 개별 설비 예측모델을 시뮬레이션하여 개별 설비에 대한 에너지 사용량을 1차 예측한다.Then, in step S426, the energy management apparatus firstly predicts the energy usage for the individual facility by simulating the individual facility prediction model by applying the input variable value calculated in step S424.
다시 도 4를 참조하면, 단계 S430에서, 에너지 관리 장치는 빌딩 예측모델에 대해 에너지 사용량 예측(1차 예측)을 수행한다.Referring again to FIG. 4, in step S430, the energy management device performs energy usage prediction (primary prediction) on the building prediction model.
구체적으로, 도 7을 참조하면, 단계 S432에서, 에너지 관리 장치는 단계 S422에서 분석된 정보 및 단계 S426에서 산출된 개별 설비의 대한 에너지 사용량 1차 예측 결과에 기초하여 빌딩 예측모델에 대한 입력 변수값을 산출한다.Specifically, referring to Fig. 7, in step S432, the energy management apparatus calculates an input variable value for the building prediction model based on the information analyzed in step S422 and the energy use primary prediction result for the individual facility calculated in step S426 .
그리고, 단계 S434에서, 에너지 관리 장치는 단계 S432에서 산출된 입력 변수값을 적용하여 빌딩 예측모델을 시뮬레이션하여 빌딩 전체에 대한 에너지 사용량을 1차 예측한다.Then, in step S434, the energy management apparatus firstly estimates the energy usage for the entire building by simulating the building prediction model by applying the input variable value calculated in step S432.
다시 도 4를 참조하면, 단계 S440에서, 에너지 관리 장치는 보정 변수를 반영하여 개별 설비 및 빌딩 예측모델에 대해 에너지 사용량을 최종 예측한다.Referring again to FIG. 4, in step S440, the energy management device makes a final prediction of the energy usage for the individual facility and the building prediction model by reflecting the correction variables.
구체적으로, 도 8을 참조하면, 단계 S442에서, 에너지 관리 장치는 단계 S426 및 단계 S434에서 예측된 결과를 기초로 개별 설비 및/또는 빌딩 예측모델의 에너지 사용패턴을 도출한다. 참고로, 에너지 사용패턴은 소정 시간 단위(예, 10분 단위, 1시간 단위, 일 단위, 1주 단위, 1개월 단위, 1년 단위)로 도출될 수 있다.Specifically, referring to FIG. 8, in step S442, the energy management device derives the energy usage pattern of the individual facility and / or building prediction model based on the predicted results in steps S426 and S434. For reference, the energy use pattern can be derived in a predetermined time unit (for example, every ten minutes, one hour, one day, one week, one month, one year).
그리고, 단계 S444에서, 에너지 관리 장치는 단계 S442에서 도출된 개별 설비 및/또는 빌딩 예측모델의 에너지 사용패턴에 기초하여 보정 변수를 설정(선택)하고 해당 보정 변수값을 산출한다. 예컨대, 에너지 관리 장치는 단계 S442에서 도출된 개별 설비 및/또는 빌딩 예측모델의 에너지 사용패턴에 있어 현재 이전 시간(즉, 과거)에 대한 에너지 사용패턴을 실제 에너지 사용량과 비교하고 그 오차와 관련된 변수(즉, 보정 변수)를 빅데이터에 포함된 정보를 분석하여 추출한다. 구체적으로, 에너지 관리 장치는 예컨대 빌딩 근처의 날씨, 온도, 습도 등의 변화와 실제 에너지 사용량과의 상관관계, 빌딩 내부에 있는 사람들 수 등의 변화와 실제 에너지 사용량과의 상관관계, 빌딩의 위치, 방향, 외장, 단열, 창문, 열용량(heat capacity) 등과 실제 에너지 사용량과의 상관관계, 빌딩의 사용 목적, 용도, 업종 등과 실제 에너지 사용량과의 상관관계 등을 분석하여 보정 변수 및 그 가중치를 설정하고 해당 보정 변수값을 산출한다.Then, in step S444, the energy management apparatus sets (selects) a correction variable based on the energy usage pattern of the individual facility and / or the building prediction model derived in step S442, and calculates the correction variable value. For example, the energy management apparatus compares the energy usage pattern for the current time (i.e., past) with the actual energy usage in the energy usage pattern of the individual facility and / or the building prediction model derived in step S442, (I.e., the correction parameter) is analyzed and extracted from the information included in the big data. Specifically, the energy management apparatus is configured to calculate a correlation between changes in weather, temperature, humidity, and the like, actual energy consumption, changes in the number of people in the building, actual energy consumption, Correlation variables and their weights are determined by analyzing the correlation between direction, exterior, insulation, windows, heat capacity and actual energy usage, purpose of building, use, industry and actual energy usage. And calculates the corresponding correction variable value.
그리고, 단계 S446에서, 에너지 관리 장치는 보정 변수를 반영하여 개별 설비 및 빌딩 예측모델에 대해 에너지 사용량 최종 예측을 수행한다
Then, in step S446, the energy management apparatus performs energy use final prediction on the individual facility and the building prediction model by reflecting the correction variables
지금까지 본 발명을 바람직한 실시예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적 특징들을 변경하지 않고서 다른 구체적인 다양한 형태로 실시할 수 있는 것이므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the invention as defined by the appended claims. ≪ / RTI > are to be understood in all respects only as illustrative and not restrictive.
그리고, 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 특정되는 것이며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.It is to be understood that both the foregoing general description and the following detailed description of the present invention are exemplary and explanatory and are intended to provide further explanation of the invention as claimed. .
Claims (16)
빌딩에 구비된 적어도 하나의 개별 설비에 대한 설비상태정보를 제공하는 적어도 하나의 설비 관리 장치;
상기 적어도 하나의 설비 관리 장치 및 상기 빌딩 중 적어도 하나와 관련된 빅데이터를 제공하는 클라우드 서버; 및
상기 설비상태정보 및 빅데이터를 수신하여, 상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 에너지 사용량을 예측하는 에너지 관리 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템.As a cloud-based energy usage forecasting system,
At least one facility management device for providing facility status information for at least one individual facility in a building;
A cloud server providing big data associated with at least one of said at least one facility management device and said building; And
And an energy management device for receiving the facility status information and the big data and predicting the energy usage for the at least one individual facility and the building.
상기 에너지 관리 장치는 상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 예측모델 및 상기 빌딩에 대한 예측모델을 설정하고, 상기 빌딩상태정보 및 빅데이터에 기초하여 상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 예측모델을 시뮬레이션하여 에너지 사용량을 1차 예측한 후, 에너지 사용량 1차 예측 결과에 기초하여 도출된 보정 변수를 반영하여 상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 에너지 사용량을 최종 예측하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the energy management device is configured to set a predictive model for the at least one individual facility and a predictive model for the building and to generate a predictive model for the at least one individual facility and the building based on the building state information and the Big Data Estimating the amount of energy usage for the at least one individual facility and the building based on a correction variable derived based on the energy use primary prediction result after firstly predicting the energy use amount by simulation, Energy usage prediction system.
상기 에너지 관리 장치는 상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 예측모델간 상관관계를 설정하여 상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 에너지 사용량을 1차 예측하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템.3. The method of claim 2,
Wherein the energy management device establishes a correlation between prediction models for the at least one individual facility to primarily predict energy usage for the at least one individual facility and the building.
상기 에너지 관리 장치는 상기 에너지 사용량 1차 예측 결과에 기초하여 상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 예측모델의 에너지 사용패턴을 도출하고, 상기 도출된 에너지 사용패턴 중 과거 시간에 대한 에너지 사용패턴을 실제 에너지 사용량과 비교하여 상기 보정 변수를 도출하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템.3. The method of claim 2,
Wherein the energy management apparatus derives an energy use pattern of a prediction model for the at least one individual facility and the building based on the energy use primary prediction result and calculates an energy use pattern for a past time among the derived energy use patterns To the actual energy usage to derive the correction variable.
상기 빅데이터는 상기 빌딩 내부에 있는 사람들의 수와 관련된 빌딩인적현황정보, 상기 빌딩이 위치하는 장소의 날씨, 온도, 습도 중 적어도 하나와 관련된 빌딩환경정보, 상기 빌딩 고유의 에너지 효율과 관련된 빌딩에너지특성정보, 상기 빌딩의 업종과 관련된 빌딩업종정보, 에너지 자원과 관련된 에너지자원정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템.5. The method according to any one of claims 1 to 4,
The big data includes building environment information related to the number of people inside the building, building environment information related to at least one of weather, temperature and humidity at a place where the building is located, building energy related to the energy efficiency inherent to the building Characteristic information, building industry information related to the business type of the building, and energy resource information related to the energy resource.
클라우드 서버로부터 전송된 정보를 분석하는 데이터 분석부; 및
빌딩에 구비된 적어도 하나의 개별 설비에 대한 예측모델 및 상기 빌딩에 대한 예측모델을 설정하고, 상기 데이터 분석부에서 분석된 결과에 기초하여 상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 예측모델 및 상기 빌딩에 대한 예측모델을 시뮬레이션하여 에너지 사용량을 예측하는 예측모델 관리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템을 위한 에너지 관리 장치.As an energy management device for a cloud-based energy usage prediction system,
A data analysis unit for analyzing information transmitted from the cloud server; And
Setting a predictive model for at least one individual facility in a building and a predictive model for the building based on the results analyzed by the data analysis unit and a predictive model for the at least one individual facility, And a prediction model management unit for estimating an energy usage amount by simulating a prediction model.
상기 예측모델 관리부는,
상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 예측모델의 생성, 수정, 삭제를 관리하는 라이프사이클 관리 모듈;
상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 예측모델간 상관관계를 분석하여 설정하는 상관관계 설정 모듈;
상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 예측모델의 입출력 변수를 관리하는 입출력 변수 관리 모듈;
상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 예측모델에 적용되는 보정 변수를 관리하는 보정 변수 관리 모듈; 및
상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 예측모델에 대하여 에너지 사용량 예측 알고리즘을 실행하는 시뮬레이션 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템을 위한 에너지 관리 장치.The method according to claim 6,
The prediction model management unit,
A lifecycle management module for managing generation, modification, and deletion of prediction models for the at least one individual facility and the building;
A correlation setting module for analyzing and setting a correlation between prediction models for the at least one individual facility;
An input / output variable management module for managing input / output variables of the predictive model for the at least one individual facility and the building;
A correction variable management module for managing correction variables applied to the at least one individual facility and a prediction model for the building; And
And a simulation module for executing an energy usage prediction algorithm for the at least one individual facility and the prediction model for the building.
상기 예측모델 관리부는,
상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 예측모델의 입력 변수에 대해 필터링을 수행하는 필터링 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템을 위한 에너지 관리 장치.8. The method of claim 7,
The prediction model management unit,
Further comprising a filtering module that performs filtering on input parameters of a prediction model for the at least one individual facility and the building.
상기 예측모델 관리부는,
상기 적어도 하나의 개별 설비 예측모델간 입출력 변수의 단위를 통일하는 단위 통합 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템을 위한 에너지 관리 장치.8. The method of claim 7,
The prediction model management unit,
Further comprising a unit integration module for uniting units of input / output variables between the at least one individual facility prediction model.
상기 클라우드 서버로부터 전송된 정보는 상기 빌딩 내부에 있는 사람들의 수와 관련된 빌딩인적현황정보, 상기 빌딩이 위치하는 장소의 날씨, 온도, 습도 중 적어도 하나와 관련된 빌딩환경정보, 상기 빌딩 고유의 에너지 효율과 관련된 빌딩에너지특성정보, 상기 빌딩의 업종과 관련된 빌딩업종정보, 에너지 자원과 관련된 에너지자원정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템을 위한 에너지 관리 장치.10. The method according to any one of claims 6 to 9,
The information transmitted from the cloud server includes information on building human condition related to the number of people in the building, building environment information related to at least one of weather, temperature, and humidity at a location where the building is located, And information on building energy related to the business type of the building, and energy resource information related to the energy resource. The energy management apparatus for a cloud-based energy usage prediction system according to claim 1,
빌딩에 구비된 적어도 하나의 개별 설비에 대한 예측모델 및 상기 빌딩에 대한 예측모델을 설정하는 단계;
클라우드 서버로부터 전송된 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 예측모델을 시뮬레이션하여 상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 에너지 사용량을 1차 예측하는 단계;
상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 에너지 사용량 1차 예측 결과에 기초하여, 상기 빌딩에 대한 예측모델을 시뮬레이션하여 상기 빌딩에 대한 에너지 사용량을 1차 예측하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 에너지 사용량 1차 예측 결과에 기초하여 도출된 보정 변수를 반영하여, 상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 에너지 사용량을 최종 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 방법.As a cloud-based energy usage prediction method,
Setting a prediction model for at least one individual facility and a prediction model for the building in the building;
Simulating a prediction model for the at least one individual facility based on information transmitted from the cloud server to firstly predict energy usage for the at least one individual facility;
Simulating a prediction model for the building based on a result of the first energy estimation for the at least one individual facility to firstly predict an energy usage for the building; And
And finally estimating the energy usage for the at least one individual facility and the building by reflecting the correction variables derived based on the energy use primary prediction results for the at least one individual facility and the building A cloud-based energy usage forecasting method characterized.
상기 예측모델을 설정하는 단계는,
상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 예측모델간 상관관계를 설정하고, 상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 예측모델의 입출력 변수를 설정하는 과정; 및
상기 빌딩에 대한 예측모델의 입출력 변수를 설정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 방법.12. The method of claim 11,
Wherein the step of setting the prediction model comprises:
Setting a correlation between prediction models for the at least one individual facility and setting input and output variables of the prediction model for the at least one individual facility; And
And setting an input / output variable of a predictive model for the building.
상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 에너지 사용량을 1차 예측하는 단계는,
상기 클라우드 서버로부터 전송된 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 예측모델의 입력 변수값을 산출하는 과정; 및
상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 예측모델의 입력 변수값을 반영하여, 상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 예측모델을 시뮬레이션하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 방법.12. The method of claim 11,
The step of predicting energy usage for the at least one individual facility comprises:
Calculating an input variable value of a prediction model for the at least one individual facility based on the information transmitted from the cloud server; And
And simulating a prediction model for the at least one individual facility by reflecting an input parameter value of the prediction model for the at least one individual facility.
상기 빌딩에 대한 에너지 사용량을 1차 예측하는 단계는,
상기 클라우드 서버로부터 전송된 정보 및 상기 적어도 하나의 개별 설비에 대한 에너지 사용량 1차 예측 결과에 기초하여, 상기 빌딩에 대한 예측모델의 입력 변수값을 산출하는 과정; 및
상기 빌딩에 대한 예측모델의 입력 변수값을 반영하여, 상기 빌딩에 대한 예측모델을 시뮬레이션하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 방법.12. The method of claim 11,
The first step of predicting the energy usage of the building includes:
Calculating an input variable value of a prediction model for the building based on information transmitted from the cloud server and a result of first-order prediction of energy usage for the at least one individual facility; And
And estimating a prediction model for the building by reflecting an input parameter value of the prediction model for the building.
상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 에너지 사용량을 최종 예측하는 단계는,
상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 에너지 사용량 1차 예측 결과에 기초하여 에너지 사용패턴을 도출하는 과정;
상기 도출된 에너지 사용패턴에 기초하여 보정 변수를 설정하고 해당 보정 변수값을 산출하는 과정; 및
상기 보정 변수를 반영하여 상기 적어도 하나의 개별 설비 및 상기 빌딩에 대한 에너지 사용량을 최종 예측하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 방법.15. The method according to any one of claims 11 to 14,
The final prediction of energy usage for the at least one individual facility and the building may include:
Deriving an energy usage pattern based on a result of first-order prediction of energy usage for the at least one individual facility and the building;
Setting a correction variable based on the derived energy usage pattern and calculating a corresponding correction variable; And
And finally estimating the energy usage of the at least one individual facility and the building based on the correction parameters.
상기 보정 변수는 상기 도출된 에너지 사용패턴과 상기 클라우드 서버로부터 전송된 정보를 비교 분석하여 설정되는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 방법.16. The method of claim 15,
Wherein the correction parameter is set by comparing and analyzing the derived energy usage pattern and the information transmitted from the cloud server.
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