KR20190063198A - Dynamic management system of energy demand and operation method thereof - Google Patents

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KR20190063198A
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KR1020170162111A
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안병후
임철현
이휘성
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(주)나오디지탈
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Abstract

The present invention relates to a system of dynamically managing energy demand of individual equipment installed in an individual building comprising: a cloud server which collects big data including energy usage information from a predetermined management group consisting of a plurality of buildings and distributes the collected big data; an integrated control server which analyzes the distributed big data to extract a power consumption pattern, generates a demand management model including a power consumption target based on the power consumption pattern, and distributes the generated demand management model; and an individual equipment control device which extracts a customized demand management model of the individual building from the distributed demand management model and performs the customized demand management model to control energy demand of the individual equipment, wherein the customized demand management model is modified based on a result of comparing an energy demand control result of the individual equipment with the power consumption target.

Description

에너지 수요 동적 관리 시스템 및 그 동작방법{DYNAMIC MANAGEMENT SYSTEM OF ENERGY DEMAND AND OPERATION METHOD THEREOF}TECHNICAL FIELD [0001] The present invention relates to a dynamic management system for energy demand,

본 발명은 에너지 수요 동적 관리 시스템 및 그 동작방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 건물의 에너지 사용정보를 포함하는 빅데이터를 이용하여 생성된 수요관리모델을 개별 건물에 최적화하여 적용함으로써, 개별 설비의 에너지 수요를 효율적으로 제어할 수 있는 에너지 수요 동적 관리 시스템 및 그 동작방법에 관한 것이다.The present invention relates to a dynamic energy demand management system and an operation method thereof, and more particularly, it relates to an energy demand dynamic management system and a method of operating the energy demand dynamic management system, To an energy demand dynamic management system capable of efficiently controlling energy demand and an operation method thereof.

오늘날 IT 기술이 급속도로 발전하고 설비 자동화가 보편화되면서 전력 사용량이 증가하고 있다. 특히, 다양한 설비를 운영하는 빌딩이나 공장을 중심으로 전력 사용량이 급증하고 있으며, 이에 따라 안정적인 전력수급을 위하여 다양한 에너지 수요관리 알고리즘에 대한 연구개발이 진행되고 있다. 그리고, 그 대표적인 예로서 수요반응(Demand Response: DR) 알고리즘을 들 수 있다.Today, as IT technology is rapidly developing and facility automation is becoming commonplace, power usage is increasing. Particularly, power consumption is rapidly increasing in buildings and factories operating various facilities. Accordingly, various energy demand management algorithms are being researched and developed for stable power supply and demand. As a representative example, a demand response (DR) algorithm can be mentioned.

수요반응은 인센티브 부여, 가격조정 등을 통해 전력수요를 의도적으로 변화시킴으로써 전력수급 안정을 도모하는 제도를 말하며, BEMS(Building Energy Management System) 등을 활용한 수요반응 알고리즘 개발 및 그 운영 시스템 보급이 활발히 추진되고 있다.Demand response refers to a system to stabilize electricity supply and demand by intentionally changing electric power demand through incentive granting and price adjustment. Development of demand response algorithm using BEMS (Building Energy Management System) .

수요반응 알고리즘은 개별 건물의 전력 사용량을 예측하고 전력 소비패턴을 분석함으로써 전력수요를 조절하는 방식이다. 하지만, 이러한 수요반응 알고리즘은, 과거 데이터를 기반으로 전력 소비패턴을 분석하므로 실시간 수요예측이 불가능하고, 개별 건물의 전력 소비패턴을 분석하므로 수요예측의 정확도가 높지 않다는 문제가 있다.The demand response algorithm is a method of controlling power demand by predicting power consumption of individual buildings and analyzing power consumption patterns. However, this demand response algorithm analyzes the power consumption pattern based on past data, so it is impossible to predict the demand in real time and analyzes the power consumption pattern of each building. Therefore, there is a problem that the demand prediction accuracy is not high.

이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 실시예는 수요예측의 실시간성 및 정확도를 향상시킴으로써, 개별 건물의 에너지 수요를 효율적으로 관리할 수 있는 건물 에너지 자원의 동적 관리 시스템 및 그 동작방법을 제공하고자 한다.In order to solve such a problem, the present embodiment provides a dynamic management system for building energy resources and an operation method thereof, which can efficiently manage the energy demand of an individual building by improving the real-time property and accuracy of demand forecasting .

본 실시예의 일 측면에 의하면, 개별 건물에 설치된 개별 설비의 에너지 수요를 동적으로 관리하는 시스템에 있어서, 복수의 건물로 구성된 소정의 관리그룹으로부터 에너지 사용정보를 포함하는 빅데이터를 수집하여 배포하는 클라우드 서버; 상기 배포된 빅데이터를 분석하여 전력 소비패턴을 추출하고, 상기 전력 소비패턴에 기초한 전력 사용목표를 포함하는 수요관리모델을 생성하여 배포하는 통합 제어서버; 및 상기 배포된 수요관리모델로부터 상기 개별 건물의 맞춤형 수요관리모델을 추출하고, 상기 맞춤형 수요관리모델을 시행하여 상기 개별 설비의 에너지 수요를 제어하는 개별 설비 제어장치를 포함하되, 상기 맞춤형 수요관리모델은 상기 개별 설비의 에너지 수요 제어 결과를 상기 전력 사용목표와 비교한 결과를 기초로 수정되는 에너지 수요 동적 관리 시스템을 제공한다.According to an aspect of the present embodiment, there is provided a system for dynamically managing energy demand of individual facilities installed in individual buildings, comprising: a cloud management system for collecting and distributing big data including energy use information from a predetermined management group composed of a plurality of buildings, server; An integrated control server for analyzing the distributed big data to extract a power consumption pattern, and generating and distributing a demand management model including a power consumption target based on the power consumption pattern; And an individual facility control device for extracting a customized demand management model of the individual building from the distributed demand management model and controlling the energy demand of the individual facility by executing the customized demand management model, Provides a dynamic energy demand management system that is modified based on a result of comparing the energy demand control result of the individual facility with the power usage target.

본 실시예의 다른 측면에 의하면, 수요관리모델을 생성하여 배포하는 통합 제어서버와 상기 수요관리모델에 기초하여 개별 건물의 설비에 대한 에너지 수요 제어를 수행하는 개별 설비 제어장치를 포함하는 에너지 수요 동적 관리 시스템의 동작방법에 있어서, 상기 통합 제어서버가, 클라우드 서버로부터 배포된 복수의 건물로 구성된 관리그룹의 에너지 사용정보를 포함하는 빅데이터를 분석하여 전력 소비패턴을 추출하고, 상기 전력 소비패턴에 기초한 전력 사용목표를 포함하는 수요관리모델을 생성하여 배포하는 단계; 상기 개별 설비 제어장치가, 상기 개별 설비의 에너지 수요 제어대상, 제어 우선순위 및 제어시간에 대한 제 1 제어정보와 자동화 모드 및 제어방식에 대한 제 2 제어정보를 이용하여 상기 수요관리모델로부터 맞춤형 수요관리모델을 추출하는 단계; 및 상기 맞춤형 수요관리모델을 이용하여 상기 개별 설비를 제어하는 단계를 포함하되, 상기 맞춤형 수요관리모델은 상기 개별 설비의 에너지 수요 제어 결과를 상기 전력 사용목표와 비교한 결과를 기초로 수정되는 에너지 수요 동적 관리 시스템의 동작방법을 제공한다.According to another aspect of the present embodiment, there is provided an energy demand dynamic management system including an integrated control server for generating and distributing a demand management model and an individual facility control apparatus for performing energy demand control on facilities of an individual building based on the demand management model A method of operating a system, wherein the integrated control server analyzes big data including energy usage information of a management group composed of a plurality of buildings distributed from a cloud server to extract a power consumption pattern, Generating and distributing a demand management model including a power usage target; Wherein the individual facility control device receives first demand information from the demand management model using first control information on an energy demand control object, a control priority and a control time of the individual facility, and second control information on an automatic mode and a control method, Extracting a management model; And controlling the individual facility using the customized demand management model, wherein the customized demand management model includes an energy demand modification based on a result of comparing the energy demand control result of the individual facility with the power usage target, A method of operating a dynamic management system is provided.

본 실시예에 따른 건물 에너지 자원의 동적 관리 시스템은, 에너지 사용량에 대한 빅데이터 분석을 기초로 개별 건물의 제 1 제어정보 및 제 2 제어정보를 반영하여 생성된 수요관리모델을 이용하여 개별 설비의 에너지 수요를 제어함으로써, 에너지 수요를 효율적으로 관리할 수 있게 하는 효과가 있다.The dynamic management system for building energy resources according to the present embodiment is a system for managing building energy resources by using a demand management model generated by reflecting first control information and second control information of an individual building on the basis of big data analysis on energy usage, By controlling energy demand, it is possible to efficiently manage energy demand.

도 1은 본 실시예에 따른 에너지 수요관리 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 실시예에 따른 통합 제어서버의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 실시예에 따른 개별 설비 제어장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 실시예에 따른 통합 제어서버가 수요관리모델을 생성하여 개별 건물로 배포하는 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 5는 본 실시예에 따른 개별 설비 제어장치가 수요관리모델을 시행하는 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 도 5의 단계 S530의 상세 흐름도이다.
도 7은 도 5의 단계 S540의 상세 흐름도이다.1 is a diagram illustrating an energy demand management system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing a configuration of an integrated control server according to the present embodiment.
3 is a diagram showing a configuration of an individual facility control apparatus according to the present embodiment.
4 is a flowchart illustrating a process of generating a demand management model and distributing the demand management model to an individual building according to the present embodiment.
5 is a flowchart showing a process of implementing the demand management model by the individual facility control apparatus according to the present embodiment.
6 is a detailed flowchart of step S530 of FIG.
7 is a detailed flowchart of step S540 of FIG.

이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.Hereinafter, some embodiments of the present invention will be described in detail with reference to exemplary drawings. It should be noted that, in adding reference numerals to the constituent elements of the drawings, the same constituent elements are denoted by the same reference symbols as possible even if they are shown in different drawings. In the following description of the embodiments of the present invention, a detailed description of known functions and configurations incorporated herein will be omitted when it may make the subject matter of the present invention rather unclear.

또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 '포함', '구비'한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 '…부,' '모듈' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.In describing the components of the present invention, terms such as first, second, A, B, (a), and (b) may be used. These terms are intended to distinguish the constituent elements from other constituent elements, and the terms do not limit the nature, order or order of the constituent elements. Throughout the specification, when an element is referred to as being "comprising" or "comprising", it means that it can include other elements as well, without excluding other elements unless specifically stated otherwise . In addition, '... The term "module" refers to a unit that processes at least one function or operation, which may be implemented in hardware, software, or a combination of hardware and software.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 일 실시예들에 대해서 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 에너지 수요관리 시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다.1 is a schematic diagram of an energy demand management system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 에너지 수요관리 시스템(100)은 수요반응 알고리즘을 이용하여 개별 건물의 에너지 수요를 관리하는 시스템으로서, 복수의 건물(110, 120, 130), 클라우드 서버(140) 및 통합 제어서버(150)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, the energy demand management system 100 is a system for managing energy demand of an individual building using a demand reaction algorithm. The system includes a plurality of buildings 110, 120, and 130, a cloud server 140, A server 150, and the like.

복수의 건물(110, 120, 130) 각각은 에너지 사용량 측정장치(112, 122, 132), 개별 설비 제어장치(114, 124, 134) 및 개별 설비(116, 126, 136)를 포함한다. 복수의 건물(110, 120, 130)은 소정의 관리 그룹을 형성하거나 또는 각각 개별적으로 에너지 수요관리 대상이 될 수 있다.Each of the plurality of buildings 110, 120 and 130 includes energy usage measuring devices 112, 122 and 132, individual facility controllers 114, 124 and 134 and individual facilities 116, 126 and 136. The plurality of buildings 110, 120, and 130 may form a predetermined management group or may individually be an energy demand management target.

에너지 사용정보 측정장치(112, 122, 132)는 각각의 건물에 설치된 개별 설비(116, 126, 136)의 가동시간, 전력 사용량 등을 측정하고, 그 측정결과인 에너지 사용정보를 일정한 주기마다 또는 연속적으로 클라우드 서버(140)로 전송한다. 여기서, 일정한 주기는 에너지 수요관리 정책 또는 개별 설비 운영 지침 등에 따라 다양하게 설정 및 변경될 수 있으며, 클라우드 서버(140)로 전송된 에너지 사용정보는 빅데이터에 포함되어 통합 제어서버(150)로 전송된다.The energy use information measuring apparatuses 112, 122 and 132 measure the operation time and the power consumption amount of the individual facilities 116, 126 and 136 installed in the respective buildings, and store the energy use information, which is the measurement result, To the cloud server (140). The energy usage information transmitted to the cloud server 140 may be included in the big data and may be transmitted to the integrated control server 150. For example, do.

개별 설비 제어장치(114, 124, 134)는 통합 제어서버(150)가 빅데이터 분석을 통해 생성하여 배포한 수요관리모델을 기초로 맞춤형 수요관리모델을 생성하고, 이를 이용하여 개별 설비(116, 126, 136)의 에너지 수요를 제어한다. 개별 설비 제어장치(114, 124, 134)의 구체적 구성은 도 3을 참조하여 상세하게 후술하기로 한다.The individual facility controllers 114, 124, and 134 generate a customized demand management model based on the demand management model created and distributed by the integrated control server 150 through the analysis of the big data, 126, and 136, respectively. The specific configuration of the individual facility controllers 114, 124, and 134 will be described later in detail with reference to FIG.

클라우드 서버(140)는 개별 설비 제어장치(114, 124, 134)로부터 전송되는 에너지 사용정보를 포함하는 빅데이터(예: 건물 외장, 단열 등의 에너지 효율정보, 전력단가 등의 에너지시장 정보 등)를 수집하여 통합 제어서버(150)에 제공한다. The cloud server 140 is configured to store large data including energy usage information transmitted from the individual facility controllers 114, 124 and 134 (e.g., energy efficiency information such as building exterior, insulation, energy market information such as power unit price, etc.) And provides it to the integrated control server 150.

통합 제어서버(150)는 소정의 쿼리(또는 데이터 참조 질의문)를 이용하여 클라우드 서버(140)로부터 전송되는 빅데이터에서 복수의 건물(110, 120, 130)의 에너지 제어에 필요한 제어요소를 추출한다. 그리고, 통합 제어서버(150)는 추출된 제어요소에 기초하여 개별 건물의 에너지 수요관리를 위한 수요관리모델을 생성하여 배포한다.The integrated control server 150 extracts control elements necessary for energy control of the plurality of buildings 110, 120, and 130 from the big data transmitted from the cloud server 140 using a predetermined query (or a data reference query statement) do. Then, the integrated control server 150 generates and distributes a demand management model for energy demand management of an individual building based on the extracted control element.

통합 제어서버(150)의 구체적 구성은 도 2를 참조하여 상세하게 후술하기로 한다.The specific configuration of the integrated control server 150 will be described later in detail with reference to FIG.

도 2는 본 실시예에 따른 통합 제어서버의 구성을 나타내는 도면이다.2 is a diagram showing a configuration of an integrated control server according to the present embodiment.

도 2를 참조하면, 통합 제어서버(150)는 개별 건물의 에너지 수요관리를 위한 수요관리모델을 생성하여 배포하기 위해 필요한 구성요소로서, 전력 소비패턴 추출부(210), 수요관리모델 생성부(230), 수요관리모델 배포부(250), 저장부(270) 및 통신부(290)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, the integrated control server 150 includes a power consumption pattern extracting unit 210, a demand management model generating unit 210, 230, a demand management model distribution unit 250, a storage unit 270, and a communication unit 290.

전력 소비패턴 추출부(210)는 클라우드 서버(140)로부터 전송되는 개별 건물의 에너지 사용정보를 포함하는 빅데이터를 분석하여 수요관리모델의 생성에 이용되는 전력 소비패턴을 추출한다. 이 때, 생성된 전력 소비패턴은 저장부(270)에 저장될 수 있다.The power consumption pattern extracting unit 210 analyzes the big data including the energy usage information of the individual buildings transmitted from the cloud server 140 and extracts a power consumption pattern used for generating the demand management model. At this time, the generated power consumption pattern can be stored in the storage unit 270.

구체적으로, 전력 소비패턴 추출부(210)는 빅데이터에 포함된 개별 건물의 에너지 사용정보를 이용하여 개별 건물의 전력사용 목표치를 산출하기 위해 필요한 제어요소인 개별 프로파일을 생성한다. 복수의 건물(110, 120, 130)이 소정의 관리그룹을 형성하고 있는 경우, 전력 소비패턴 추출부(210)는 개별 프로파일을 기초로 관리그룹 프로파일을 생성한다. 여기서, 관리그룹 프로파일은 개별 건물의 전력사용 목표치 또는 설비 제어결과와 비교하여 관리그룹의 전력사용에 대한 통계정보를 생성하는데 이용될 수 있다.Specifically, the power consumption pattern extracting unit 210 generates an individual profile, which is a control element necessary for calculating the power usage target value of an individual building using the energy usage information of an individual building included in the big data. When the plurality of buildings 110, 120, and 130 form a predetermined management group, the power consumption pattern extracting unit 210 generates a management group profile based on the individual profile. Here, the management group profile can be used to generate statistical information on the power usage of the management group by comparing the power usage target value or the facility control result of the individual building.

전력 소비패턴 추출부(210)는 개별 프로파일을 기초로 GMDH(Group Method of Data Handling) 알고리즘을 이용하여 개별 건물에 대한 전력수요를 예측한다. 여기서, GMDH 알고리즘은 전력수요에 영향을 주는 여러 요인들(예: 건물 위치, 방향, 단열정보 등)을 입력 데이터로 하여 적자생존원칙을 적용함으로써 전력수요 예측결과를 출력 데이터로서 산출해내는 알고리즘을 말한다.The power consumption pattern extracting unit 210 predicts the power demand for an individual building using a GMDH (Group Method of Data Handling) algorithm based on the individual profile. Here, the GMDH algorithm is an algorithm that calculates power demand forecast results as output data by applying the survival principle of deficit with input data of various factors affecting power demand (eg, building location, direction, and insulation information) It says.

전력 소비패턴 추출부(210)는 개별 건물의 전력수요 예측결과를 합산하여 소정의 관리그룹에 속하는 건물들에 대한 전력 소비패턴을 추출한다. 이 때, 전력 소비패턴 추출부(210)는 개별 건물에 설치된 개별 설비의 유형별로 구분된 전력 소비패턴을 추출할 수도 있다.The power consumption pattern extracting unit 210 extracts a power consumption pattern for buildings belonging to a predetermined management group by summing the power demand prediction results of the individual buildings. At this time, the power consumption pattern extracting unit 210 may extract the power consumption patterns classified by types of the individual facilities installed in the individual buildings.

다음으로, 수요관리모델 생성부(230)는 전력 소비패턴 추출부(210)에 의해 추출된 전력 소비패턴을 분석하여 개별 건물의 에너지 수요관리에 이용되는 수요관리모델을 생성한다.Next, the demand management model generation unit 230 analyzes the power consumption pattern extracted by the power consumption pattern extraction unit 210 to generate a demand management model used for energy demand management of the individual buildings.

구체적으로, 수요관리모델 생성부(230)는 추출된 전력 소비패턴을 기초로 개별 건물의 전력 사용량 또는 전력 피크(peak)의 상승요인(예: 건물의 위치 또는 방향, 건물이 위치하는 장소의 날씨 등)을 분석한다. 수요관리모델 생성부(230)는 개별 설비 별로 에너지 수요의 제어 가능 여부를 확인한다.Specifically, the demand management model generating unit 230 generates a demand management model 230 based on the extracted power consumption pattern, based on the power usage amount or power factor of a power peak (for example, the location or direction of the building, Etc.). The demand management model generation unit 230 confirms whether the energy demand can be controlled for each individual facility.

수요관리모델 생성부(230)는 전력 소비패턴과 이에 대한 분석 및 확인결과를 기초로 개별 건물 또는 소정의 관리그룹에 속하는 건물들에 대하여 전력사용 목표치를 설정한다. 즉, 수요관리모델 생성부(230)는 소정의 시간 구간 별로 미리 설정된 최대 수요전력, 누적 전력량, 전력 감축량, 최소 전력요금 등의 조건정보를 이용하여 전력사용 목표치를 설정한다. 그리고, 수요관리모델 생성부(230)는 전력사용 목표치에 대응하도록 최대 수요전력 억제형, 전력수요 비례형, 부하율 최대형, 전력요금 절감형 등의 수요관리모델을 생성한다. 이 때, 생성된 수요관리모델은 전력 소비패턴, 전력사용 목표치에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 저장부(270)에 저장될 수 있다.The demand management model generation unit 230 sets a power usage target value for buildings belonging to an individual building or a predetermined management group on the basis of the power consumption pattern and analysis and confirmation results thereof. That is, the demand management model generation unit 230 sets the power usage target value by using the condition information such as the maximum demand power, the cumulative power amount, the power reduction amount, and the minimum power fee set in advance for each predetermined time period. Then, the demand management model generation unit 230 generates demand management models such as a maximum demand power reduction type, a power demand proportion type, a maximum load factor type, and a power cost reduction type so as to correspond to the power use target value. At this time, the generated demand management model may include information on the power consumption pattern and the power usage target value, and may be stored in the storage unit 270.

수요관리모델 배포부(250)는 통신부(290)의 유/무선 통신기능을 이용하여 복수의 건물 각각으로 수요관리모델을 배포한다.The demand management model distributing unit 250 distributes a demand management model to each of a plurality of buildings using the wire / wireless communication function of the communication unit 290.

저장부(270)는 전력 소비패턴 추출부(210)에 의해 추출된 전력 소비패턴 및 수요관리모델 생성부(230)에 의해 생성된 수요관리모델을 저장하기 위한 구성요소로서, 낸드 플래시 메모리(Nand Flash memory) 등의 비휘발성 메모리 및/또는 DRAM(Dynamic Random Access Memory) 등의 휘발성 메모리로 구현될 수 있다.The storage unit 270 is a component for storing the power consumption pattern extracted by the power consumption pattern extraction unit 210 and the demand management model generated by the demand management model generation unit 230. The storage unit 270 includes a NAND flash memory Nand Flash memory) and / or a volatile memory such as a dynamic random access memory (DRAM).

통신부(290)는 개별 건물 또는 클라우드 서버(140)와 데이터를 교환하기 위한 유/무선 통신연결을 지원하기 위해 필요한 구성요소로서, 유선통신 모듈(예: LAN 등) 및/또는 무선통신 모듈(예: WCDMA 등)을 포함할 수 있다.The communication unit 290 is a component necessary for supporting a wired / wireless communication connection for exchanging data with an individual building or the cloud server 140 and includes a wired communication module (e.g., LAN) and / : WCDMA, etc.).

도 3은 본 실시예에 따른 개별 설비 제어장치의 구성을 나타내는 도면이다.3 is a diagram showing a configuration of an individual facility control apparatus according to the present embodiment.

도 3을 참조하면, 개별 설비 제어장치(114, 124, 134)는 개별 건물에 설치된 개별 설비에 대해 에너지 수요관리를 실행하기 위해 필요한 구성요소로서, 수요관리모델 수정부(310), 설비제어부(330), 제어결과 피드백 평가부(350), 저장부(370) 및 통신부(390)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3, the individual facility controllers 114, 124, and 134 are components necessary for executing the energy demand management for the individual facilities installed in the individual buildings, and include a demand management model manager 310, 330, a control result feedback evaluation unit 350, a storage unit 370, and a communication unit 390.

수요관리모델 수정부(310)는, 개별 건물의 에너지 수요관리에 적합하도록, 통합 제어서버(150)에 의해 생성 및 배포된 수요관리모델을 수정하기 위해 필요한 구성요소로서, 제 1 제어정보 설정부(312) 및 제 2 제어정보 설정부(314)를 포함할 수 있다.The demand management model correcting unit 310 is a component necessary for modifying the demand management model generated and distributed by the integrated control server 150 so as to be suitable for energy demand management of an individual building, A second control information setting unit 312, and a second control information setting unit 314.

제 1 제어정보 설정부(312)는 수요관리모델을 이용한 에너지 수요제어 대상이 되는 개별 설비들을 선정한다. 제어대상 설비는 에너지 수요제어가 가능한 설비로서, 에너지 사용비중이 높은 적어도 하나의 설비로서 선정될 수 있다. 여기서, 제어대상으로 선정된 설비의 개수는 에너지 수요제어 정책 등에 따라 설정 및 변경될 수 있다.The first control information setting unit 312 selects individual facilities to be an energy demand control target using the demand management model. The control target facility can be selected as at least one facility that can control energy demand and has a high proportion of energy use. Here, the number of facilities selected as the control target can be set and changed according to the energy demand control policy and the like.

제 1 제어정보 설정부(312)는 선정된 제어대상 설비에 대해 에너지 수요제어의 우선순위를 설정한다. 에너지 수요제어의 우선순위는 수요제어에 따른 에너지 사용량의 변동성이 큰 순서로 설정될 수 있다. 여기서, 에너지 사용량의 변동성이란 실시간 에너지 사용량과 평균 에너지 사용량의 차이를 시간으로 적분하여 산출된 값을 의미할 수 있다. 변동성이 큰 설비는 인센티브 부여, 가격조정 등을 통한 에너지 수요제어가 보다 용이할 수 있다. 따라서, 제 1 제어정보 설정부(312)는 에너지 사용정보를 이용하여 개별 설비의 에너지 사용량의 변동성을 산출하고, 변동성이 큰 설비 순으로 에너지 수요제어의 우선순위를 설정할 수 있다.The first control information setting unit 312 sets a priority order of energy demand control for the selected control target equipment. The priority of energy demand control can be set in the order of greater volatility of energy usage according to demand control. Here, the volatility of the energy use amount may mean a value calculated by integrating the difference between the real-time energy use amount and the average energy use amount with respect to time. For high-volatility equipment, it may be easier to control energy demand through incentives and price adjustments. Therefore, the first control information setting unit 312 can calculate the volatility of the energy consumption of the individual facility by using the energy usage information, and set the priority order of the energy demand control in the order of the facilities with high volatility.

제 1 제어정보 설정부(312)는 전력 소비패턴을 포함하는 수요관리모델을 기초로 에너지 수요제어 시간을 설정한다. 즉, 제 1 제어정보 설정부(312)는 시간대 별 개별 건물에 출입하는 사람들의 수나 건물의 사용목적 등을 고려하여 개별 건물의 전체 에너지 사용량의 변동성을 최소화할 수 있도록 에너지 수요제어 시간을 설정할 수 있다. 여기서, 에너지 수요제어 시간은 특정 시간대(예: 매일 14시부터 16시까지 2시간) 또는 실시간으로 설정될 수 있으며, 개별 설비마다 각각 다르게 설정될 수도 있다.The first control information setting unit 312 sets an energy demand control time based on a demand management model including a power consumption pattern. That is, the first control information setting unit 312 may set the energy demand control time so as to minimize the variation in the total energy consumption of the individual buildings in consideration of the number of people entering and leaving the individual buildings by time zone, have. Here, the energy demand control time may be set in a specific time zone (for example, two hours from 14:00 to 16:00 every day) or in real time, and may be set differently for each individual facility.

다음으로, 제 2 제어정보 설정부(314)는 개별 설비의 자동화 수준 및 수요제어 내용(예: FAN 순차 제어, 냉방밸브 제어 등)에 기초하여 개별 설비 별로 미리 설정된 자동화 모드를 이용하여 수요관리모델을 수정한다. 여기서, 자동화 모드는 작업자가 개별 설비를 스위칭하는 등으로 직접 제어하는 수동제어 모드, 작업자는 수요제어의 개시에만 관여하고 이후에는 미리 설정된 일련의 제어동작(예: 전원차단, Chiller의 수온 상승 등)이 자동으로 수행되는 반자동제어 모드 및 수요제어의 개시와 실행이 작업자의 개입없이 자동으로 수행되는 자동제어 모드를 포함할 수 있다.Next, the second control information setting unit 314 sets the demand management model using the automatic mode preset for each individual facility based on the level of automation of individual facilities and the demand control content (e.g., FAN sequential control, cooling valve control, . In this case, the automatic mode is a manual control mode in which the operator directly controls the individual facilities, for example, by switching individual equipments. The operator engages only in the start of demand control and thereafter performs a predetermined series of control operations (for example, A semi-automatic control mode that is automatically performed, and an automatic control mode in which the start-up and execution of demand control are automatically performed without operator intervention.

제 2 제어정보 설정부(314)는 개별 설비의 유형별로 미리 설정된 제어방식을 이용하여 수요관리모델을 수정한다. 제어방식은 제어 스케줄링을 통해 개별 부하를 제어하는 스케쥴 제어, 운영 예비력을 고려하여 에너지 수요를 강제로 조정하는 비상제어, 최대 수요목표에 기초하여 최대 피크를 관리하는 최대 수요 제어 방식을 포함할 수 있다.The second control information setting unit 314 modifies the demand management model using a preset control method for each type of individual facility. The control method can include schedule control for controlling individual loads through control scheduling, emergency control for adjusting energy demand in consideration of operational reserve, and maximum demand control method for managing maximum peak based on maximum demand target .

수요관리모델 수정부(310)는, 이와 같은 제 1 제어정보 설정부(312) 및 제 2 제어정보 설정부(314)에 의해 설정된 제 1 제어정보 및 제 2 제어정보를 이용하여 통합 제어서버(150)로부터 수신된 수요관리모델을 수정할 수 있다. 그리고, 수정된 수요관리모델(이하, 맞춤형 수요관리모델)은 저장부(370)에 저장될 수 있다.The demand management model correcting unit 310 uses the first control information and the second control information set by the first control information setting unit 312 and the second control information setting unit 314 to control the integrated control server 150 to the demand management model. The modified demand management model (hereinafter referred to as a customized demand management model) may be stored in the storage unit 370.

다음으로, 설비제어부(330)는 맞춤형 수요관리모델을 실행하여 개별 건물에 설치된 개별 설비에 대해 에너지 수요제어를 수행할 수 있다. 구체적으로, 설비제어부(330)는 맞춤형 수요관리모델에 포함된 전력사용 목표치, 제 1 제어정보 및 제 2 제어정보에 따라 개별 설비의 제어신호를 생성하여, 개별 설비에 각각 전송한다. 이 때, 개별 설비의 제어신호는 전력사용 목표치에 대응되는 부하 조정값을 포함할 수 있다. 그리고, 개별 설비는 수신된 제어신호에 따라 전원 on/off, 디밍(dimming) 조절, 팬(Fan) 속도 조정 등을 수행함으로써 에너지 사용량을 조절할 수 있다.Next, the facility control unit 330 executes the demand management model to perform the energy demand control on the individual facilities installed in the individual buildings. Specifically, the facility control unit 330 generates control signals of the individual facilities according to the power usage target value, the first control information, and the second control information included in the customized demand management model, and transmits the control signals to the respective facilities. At this time, the control signal of the individual facility may include a load adjustment value corresponding to the power usage target value. In addition, the individual facility can adjust energy consumption by performing power on / off, dimming control, and fan speed adjustment according to the received control signal.

설비제어 피드백 평가부(350)는 설비제어부(330)에 의한 개별 설비 제어결과에 대한 피드백 신호를 획득하고, 이를 기초로 전력사용 목표치에 대한 제어 정확도를 평가한다. 구체적으로, 설비제어 피드백 평가부(350)는 피드백 신호에 포함된 제어 결과값과 전력사용 목표치의 차이(이하, 제어 차이값)를 소정의 임계치와 비교한다. 피드백 평가부(350)는, 제어 차이값이 소정의 임계치보다 큰 경우 제어 정확도가 낮은 것으로 평가하고, 제어 차이값이 소정의 임계치 미만인 경우 제어 정확도가 높은 것으로 평가할 수 있다.The facility control feedback evaluating unit 350 obtains a feedback signal for the individual facility control result by the facility controller 330 and evaluates the control accuracy with respect to the power use target value based on the feedback signal. Specifically, the facility control feedback evaluating unit 350 compares the difference between the control result value included in the feedback signal and the power usage target value (hereinafter referred to as a control difference value) with a predetermined threshold value. The feedback evaluating unit 350 may evaluate that the control accuracy is low when the control difference value is larger than the predetermined threshold value and may evaluate that the control accuracy is high when the control difference value is less than the predetermined threshold value.

설비제어 피드백 평가부(350)는 제어 정확도 평가결과에 기초하여 전력사용 목표치를 재설정한다. 그리고, 설비제어 피드백 평가부(350)는 재설정된 전력사용 목표치를 수요관리모델 수정부(310)로 전송한다. 이 경우, 수요관리모델 수정부(310)는 수신된 전력사용 목표치에 기초하여 수요관리모델을 수정할 수 있다.The equipment control feedback evaluating unit (350) resets the power use target value based on the control accuracy evaluation result. Then, the facility control feedback evaluating unit 350 transmits the reset power usage target value to the demand management model correcting unit 310. In this case, the demand management model correction unit 310 can modify the demand management model based on the received power usage target value.

저장부(370)는 맞춤형 수요관리모델을 저장하기 위한 구성요소로서, 낸드 플래시 메모리(Nand Flash memory) 등의 비휘발성 메모리 및/또는 DRAM(Dynamic Random Access Memory) 등의 휘발성 메모리로 구현될 수 있다.The storage unit 370 is a component for storing a customized demand management model and may be implemented as a nonvolatile memory such as a NAND flash memory and / or a volatile memory such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory) .

통신부(390)는 클라우드 서버(140) 또는 통합 제어서버(150)와 데이터를 교환하기 위한 유/무선 통신연결을 지원하기 위해 필요한 구성요소로서, 유선통신 모듈(예: LAN 등) 및/또는 무선통신 모듈(예: WCDMA 등)을 포함할 수 있다.The communication unit 390 is a component necessary for supporting a wired / wireless communication connection for exchanging data with the cloud server 140 or the integrated control server 150. The communication unit 390 may be a wired communication module (e.g., a LAN or the like) A communication module (e.g., WCDMA, etc.).

이하, 도 2 및 도 4를 참조하여, 본 실시예에 따른 통합 제어서버의 수행동작을 살펴보기로 한다.Hereinafter, the operation of the integrated control server according to the present embodiment will be described with reference to FIG. 2 and FIG.

도 4는 본 실시예에 따른 통합 제어서버가 수요관리모델을 생성하여 개별 건물로 배포하는 과정을 나타내는 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a process of generating a demand management model and distributing the demand management model to an individual building according to the present embodiment.

도 4를 참조하면, 단계 S410에서, 통합 제어서버(150)는 통신부(290)의 유/무선통신 모듈을 이용하여 클라우드 서버(140)로부터 개별 건물의 에너지 사용정보를 포함하는 빅데이터를 수신한다.4, in step S410, the integrated control server 150 receives the big data including the energy usage information of the individual building from the cloud server 140 using the wire / wireless communication module of the communication unit 290 .

단계 S420에서, 전력 소비패턴 추출부(210)는 수신된 빅데이터를 분석하여 수요관리모델의 생성에 이용되는 개별 프로파일 및 관리그룹 프로파일을 생성한다. 구체적으로, 전력 소비패턴 추출부(210)는 빅데이터에 포함된 개별 건물의 에너지 사용정보를 이용하여 개별 건물의 전력사용 목표치를 산출하기 위해 필요한 제어요소인 개별 프로파일을 생성한다. 복수의 건물(110, 120, 130)이 소정의 관리그룹을 형성하고 있는 경우, 전력 소비패턴 추출부(210)는 개별 프로파일을 기초로 관리그룹 프로파일을 생성한다. 여기서, 관리그룹 프로파일은 개별 건물의 전력사용 목표치 또는 설비 제어결과와 비교하여 관리그룹의 전력사용에 대한 통계정보를 생성하는데 이용될 수 있다.In step S420, the power consumption pattern extracting unit 210 analyzes the received big data to generate an individual profile and a management group profile used for generation of the demand management model. Specifically, the power consumption pattern extracting unit 210 generates an individual profile, which is a control element necessary for calculating the power usage target value of an individual building using the energy usage information of an individual building included in the big data. When the plurality of buildings 110, 120, and 130 form a predetermined management group, the power consumption pattern extracting unit 210 generates a management group profile based on the individual profile. Here, the management group profile can be used to generate statistical information on the power usage of the management group by comparing the power usage target value or the facility control result of the individual building.

단계 S430에서, 전력 소비패턴 추출부(210)는 개별 프로파일을 기초로 GMDH(Group Method of Data Handling) 알고리즘을 이용하여 개별 건물에 대한 전력수요를 예측한다. 전력 소비패턴 추출부(210)는 개별 건물의 전력수요 예측결과를 합산하여 소정의 관리그룹에 속하는 건물들에 대한 전력 소비패턴을 추출한다. 이 때, 전력 소비패턴 추출부(210)는 개별 건물에 설치된 개별 설비의 유형별로 구분된 전력 소비패턴을 추출할 수도 있다.In step S430, the power consumption pattern extracting unit 210 predicts a power demand for an individual building using a GMDH (Group Method of Data Handling) algorithm based on an individual profile. The power consumption pattern extracting unit 210 extracts a power consumption pattern for buildings belonging to a predetermined management group by summing the power demand prediction results of the individual buildings. At this time, the power consumption pattern extracting unit 210 may extract the power consumption patterns classified by types of the individual facilities installed in the individual buildings.

단계 S440에서, 수요관리모델 생성부(230)는 단계 S450에서 추출된 전력 소비패턴을 기초로 개별 건물의 전력 사용량 또는 전력 피크(peak)의 상승요인(예: 건물의 위치 또는 방향, 건물이 위치하는 장소의 날씨 등)을 분석한다. 수요관리모델 생성부(230)는 개별 설비 별로 에너지 수요의 제어 가능 여부를 확인한다. 수요관리모델 생성부(230)는 전력 소비패턴과 이에 대한 분석 및 확인결과를 기초로 개별 건물 또는 소정의 관리그룹에 속하는 건물들에 대하여 전력사용 목표치를 설정한다.In step S440, the demand management model generation unit 230 generates a demand management model 230 based on the power consumption pattern extracted in step S450, based on an increase factor of the power consumption or power peak of the individual building (e.g., the location or orientation of the building, The weather of the place where it is located). The demand management model generation unit 230 confirms whether the energy demand can be controlled for each individual facility. The demand management model generation unit 230 sets a power usage target value for buildings belonging to an individual building or a predetermined management group on the basis of the power consumption pattern and analysis and confirmation results thereof.

그리고, 수요관리모델 생성부(230)는 전력사용 목표치에 대응하도록 최대 수요전력 억제형, 전력수요 비례형, 부하율 최대형, 전력요금 절감형 등의 수요관리모델을 생성한다. 이 때, 생성된 수요관리모델은 전력 소비패턴, 전력사용 목표치에 대한 정보를 포함할 수 있다.Then, the demand management model generation unit 230 generates demand management models such as a maximum demand power reduction type, a power demand proportion type, a maximum load factor type, and a power cost reduction type so as to correspond to the power use target value. At this time, the generated demand management model may include information on the power consumption pattern and the power usage target value.

단계 S450에서, 수요관리모델 배포부(250)는 통신부(290)의 유/무선 통신기능을 이용하여 복수의 건물 각각으로 생성된 수요관리모델을 배포한다.In step S450, the demand management model distributing unit 250 distributes a demand management model generated in each of the plurality of buildings by using the wire / wireless communication function of the communication unit 290. [

다음으로, 도 3, 도 5 내지 도7을 참조하여, 본 실시예에 따른 개별 설비 제어장치의 수행동작을 살펴보기로 한다.Next, the operation of the individual facility control apparatus according to the present embodiment will be described with reference to FIG. 3, FIG. 5 to FIG.

도 5는 본 실시예에 따른 개별 설비 제어장치가 수요관리모델을 시행하는 과정을 나타내는 흐름도이다. 그리고, 도 6은 도 5의 단계 S530의 상세 흐름도이고, 도 7은 도 5의 단계 S540의 상세 흐름도이다.5 is a flowchart showing a process of implementing the demand management model by the individual facility control apparatus according to the present embodiment. 6 is a detailed flowchart of step S530 of FIG. 5, and FIG. 7 is a detailed flowchart of step S540 of FIG.

도 5를 참조하면, 단계 S510에서, 개별 설비 제어장치(114, 124, 134)는 통합 제어서버(150)에 의해 생성 및 배포된 수요관리모델을 수신한다.Referring to FIG. 5, in step S510, the individual facility controllers 114, 124, and 134 receive the demand management models generated and distributed by the integrated control server 150. FIG.

단계 S520에서, 수요관리모델 수정부(310)는, 개별 건물의 에너지 수요관리에 적합하도록, 제 1 제어정보(단계 S530) 및 제 2 제어정보(단계 S540)를 설정하여 수요관리모델을 수정한다.In step S520, the demand management model correcting unit 310 sets the first control information (step S530) and the second control information (step S540) to modify the demand management model so as to be suitable for the energy demand management of the individual building .

단계 S530에서, 제 1 제어정보 설정부(312)는 제어대상, 제어 우선순위 및 제어시간 정보를 포함하는 제 1 제어정보를 설정하여 수요관리모델을 수정한다. 구체적으로, 도 6을 참조하면, 단계 S531에서, 제 1 제어정보 설정부(312)는 수요관리모델을 이용한 에너지 수요제어 대상이 되는 개별 설비들을 선정한다. 제어대상 설비는 에너지 수요제어가 가능한 설비로서, 에너지 사용비중이 높은 적어도 하나의 설비로서 선정될 수 있다.In step S530, the first control information setting unit 312 sets the first control information including the control object, the control priority, and the control time information to modify the demand management model. Specifically, referring to FIG. 6, in step S531, the first control information setting unit 312 selects individual facilities to be an energy demand control target using the demand management model. The control target facility can be selected as at least one facility that can control energy demand and has a high proportion of energy use.

단계 S533에서, 제 1 제어정보 설정부(312)는 선정된 제어대상 설비에 대해 에너지 수요제어의 우선순위를 설정한다. 에너지 수요제어의 우선순위는 수요제어에 따른 에너지 사용량의 변동성이 큰 순서로 설정될 수 있다.In step S533, the first control information setting unit 312 sets the priority of the energy demand control for the selected control target equipment. The priority of energy demand control can be set in the order of greater volatility of energy usage according to demand control.

단계 S535에서, 제 1 제어정보 설정부(312)는 전력 소비패턴을 포함하는 수요관리모델을 기초로 에너지 수요제어 시간을 설정한다. 즉, 제 1 제어정보 설정부(312)는 시간대 별 개별 건물에 출입하는 사람들의 수나 건물의 사용목적 등을 고려하여 개별 건물의 전체 에너지 사용량의 변동성을 최소화할 수 있도록 에너지 수요제어 시간을 설정할 수 있다.In step S535, the first control information setting unit 312 sets the energy demand control time based on the demand management model including the power consumption pattern. That is, the first control information setting unit 312 may set the energy demand control time so as to minimize the variation in the total energy consumption of the individual buildings in consideration of the number of people entering and leaving the individual buildings by time zone, have.

다시 도 5를 참조하면, 단계 S540에서, 제 2 제어정보 설정부(314)는 자동화 모드 및 제어방식 정보를 포함하는 제 2 제어정보를 설정하여 수요관리모델을 수정한다. 구체적으로, 도 7을 참조하면, 단계 S541에서, 제 2 제어정보 설정부(314)는 개별 설비의 자동화 수준 및 수요제어 내용(예: FAN 순차 제어, 냉방밸브 제어 등)에 기초하여 개별 설비 별로 미리 설정된 자동화 모드를 이용하여 수요관리모델을 수정한다. 여기서, 자동화 모드는 수동제어 모드, 반자동제어 모드 및 자동제어 모드를 포함할 수 있다.Referring again to FIG. 5, in step S540, the second control information setting unit 314 modifies the demand management model by setting second control information including an automatic mode and control method information. Specifically, referring to Fig. 7, in step S541, the second control information setting unit 314 sets, based on the automation level of individual facilities and the demand control contents (e.g., FAN sequential control, cooling valve control, Modify demand management model using preset automation mode. Here, the automatic mode may include a manual control mode, a semi-automatic control mode, and an automatic control mode.

단계 S543에서, 제 2 제어정보 설정부(314)는 개별 설비의 유형별로 미리 설정된 제어방식을 이용하여 수요관리모델을 수정한다. 제어방식은 제어 스케줄링을 통해 개별 부하를 제어하는 스케쥴 제어, 운영 예비력을 고려하여 에너지 수요를 강제로 조정하는 비상제어, 최대 수요목표에 기초하여 최대 피크를 관리하는 최대 수요 제어 방식을 포함할 수 있다.In step S543, the second control information setting unit 314 modifies the demand management model using a control method preset for each type of individual facility. The control method can include schedule control for controlling individual loads through control scheduling, emergency control for adjusting energy demand in consideration of operational reserve, and maximum demand control method for managing maximum peak based on maximum demand target .

이와 같이, 단계 S520에서, 수요관리모델 수정부(310)는 제 1 제어정보(단계 S530) 및 제 2 제어정보(단계 S540)를 이용하여 수요관리모델을 수정할 수 있다. 그리고, 수요관리모델 수정부(310)는 수정된 수요관리모델을 저장부(370)에 저장할 수 있다.In this way, in step S520, the demand management model correction unit 310 can modify the demand management model using the first control information (step S530) and the second control information (step S540). Then, the demand management model correcting unit 310 may store the modified demand management model in the storage unit 370.

다시 도 5를 참조하면, 단계 S550에서, 설비제어부(330)는 단계 S520에서 수정된 수요관리모델을 실행하여 개별 건물에 설치된 개별 설비에 대해 에너지 수요제어를 수행할 수 있다. 구체적으로, 설비제어부(330)는 수정된 수요관리모델에 포함된 전력사용 목표치, 제 1 제어정보 및 제 2 제어정보에 따라 개별 설비의 제어신호를 생성하여, 개별 설비에 각각 전송한다. 이 때, 개별 설비의 제어신호는 전력사용 목표치에 대응되는 부하 조정값을 포함할 수 있다. 그리고, 개별 설비는 수신된 제어신호에 따라 전원 on/off, 디밍(dimming) 조절, 팬(Fan) 속도 조정 등을 수행함으로써 에너지 사용량을 조절할 수 있다.Referring again to FIG. 5, in step S550, the facility control unit 330 may execute the modified demand management model in step S520 to perform energy demand control on individual facilities installed in individual buildings. Specifically, the facility control unit 330 generates control signals of individual facilities according to the power usage target value, the first control information, and the second control information included in the modified demand management model, and transmits the control signals to the individual facilities. At this time, the control signal of the individual facility may include a load adjustment value corresponding to the power usage target value. In addition, the individual facility can adjust energy consumption by performing power on / off, dimming control, and fan speed adjustment according to the received control signal.

단계 S560에서, 설비제어 피드백 평가부(350)는 설비제어부(330)에 의한 개별 설비 제어결과에 대한 피드백 신호를 획득하고, 이를 기초로 전력사용 목표치에 대한 제어 정확도를 평가한다. 구체적으로, 설비제어 피드백 평가부(350)는 피드백 신호에 포함된 제어 결과값과 전력사용 목표치의 차이(이하, 제어 차이값)를 소정의 임계치와 비교한다. 설비제어 피드백 평가부(350)는, 제어 차이값이 소정의 임계치보다 큰 경우 제어 정확도가 낮은 것으로 평가하고, 제어 차이값이 소정의 임계치 미만인 경우 제어 정확도가 높은 것으로 평가할 수 있다.In step S560, the facility control feedback evaluating unit 350 obtains a feedback signal for the individual facility control result by the facility control unit 330 and evaluates the control accuracy with respect to the power use target value based on the obtained feedback signal. Specifically, the facility control feedback evaluating unit 350 compares the difference between the control result value included in the feedback signal and the power usage target value (hereinafter referred to as a control difference value) with a predetermined threshold value. The facility control feedback evaluating unit 350 may evaluate that the control accuracy is low when the control difference value is larger than the predetermined threshold value and that the control accuracy is high when the control difference value is less than the predetermined threshold value.

단계 S570에서, 설비제어 피드백 평가부(350)는, 단계 S560에서의 제어 정확도 평가결과에 기초하여 전력사용 목표치의 재설정을 통한 수요관리모델 재설정 여부를 결정한다.In step S570, the facility control feedback evaluating unit 350 determines whether to reset the demand management model by resetting the power usage target value based on the control accuracy evaluation result in step S560.

구체적으로, 단계 S560에서 제어 정확도가 낮다고 평가된 경우, 단계 S570에서 설비제어 피드백 평가부(350)는, 수요관리모델 재수정이 필요하다고 판단하고('예'), 전력사용 목표치를 재설정하여 수요관리모델 수정부(310)로 전송한다. 이 경우, 단계 S520에서 수요관리모델 수정부(310)는 재설정된 전력사용 목표치에 기초하여 수요관리모델을 재수정할 수 있다.Specifically, when it is evaluated in step S560 that the control accuracy is low, in step S570, the equipment control feedback evaluating unit 350 determines that the demand management model re-inspection is necessary (Yes) And sends it to the model correcting unit 310. In this case, in step S520, the demand management model correcting unit 310 can re-determine the demand management model based on the reset power use target value.

이와 반대로, 단계 S560에서 제어 정확도가 높다고 평가된 경우, 단계 S570에서 설비제어 피드백 평가부(350)는, 수요관리모델 재수정이 불필요하다고 판단하고('아니오'), 현재의 전력사용 목표치를 유지한다.On the other hand, if it is determined in step S560 that the control accuracy is high, in step S570, the equipment control feedback evaluating unit 350 determines that the demand management model re-check is unnecessary (No) and maintains the current power use target value .

이상 도 4 내지 도 7에서는, 복수의 과정을 순차적으로 수행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것이다. 다시 말해, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서, 도 4 내지 도 7에 기재된 순서를 변경하여 수행하거나 상기 복수의 과정 중 일부를 병렬적으로 수행하는 것으로 다양하게 수정 및 변경하여 적용 가능할 것이므로, 도 4 내지 도 7은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.4 to 7 illustrate that a plurality of processes are sequentially performed, but this is merely an example of the technical idea of this embodiment. In other words, it will be understood by those skilled in the art that various modifications and changes may be made to the procedures described in FIGS. 4 through 7 without departing from the essential characteristics of the present embodiment, It is to be understood that the invention is not limited to the above-described embodiments.

한편, 도 4 내지 도 7에 도시된 과정들은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 즉, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등) 및 캐리어 웨이브(예를 들면, 인터넷을 통한 전송)와 같은 저장매체를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.Meanwhile, the processes shown in FIGS. 4 to 7 can be implemented as computer-readable codes on a computer-readable recording medium. A computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored. That is, a computer-readable recording medium includes a magnetic storage medium (e.g., ROM, floppy disk, hard disk, etc.), an optical reading medium (e.g., CD ROM, And the like). The computer-readable recording medium may also be distributed over a networked computer system so that computer readable code can be stored and executed in a distributed manner.

이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The foregoing description is merely illustrative of the technical idea of the present embodiment, and various modifications and changes may be made to those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the embodiments. Therefore, the present embodiments are to be construed as illustrative rather than restrictive, and the scope of the technical idea of the present embodiment is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present embodiment should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the scope of the present invention.

Claims (7)

개별 건물에 설치된 개별 설비의 에너지 수요를 동적으로 관리하는 시스템에 있어서,
복수의 건물로 구성된 소정의 관리그룹으로부터 에너지 사용정보를 포함하는 빅데이터를 수집하여 배포하는 클라우드 서버;
상기 배포된 빅데이터를 분석하여 전력 소비패턴을 추출하고, 상기 전력 소비패턴에 기초한 전력 사용목표를 포함하는 수요관리모델을 생성하여 배포하는 통합 제어서버; 및
상기 배포된 수요관리모델로부터 상기 개별 건물의 맞춤형 수요관리모델을 추출하고, 상기 맞춤형 수요관리모델을 시행하여 상기 개별 설비의 에너지 수요를 제어하는 개별 설비 제어장치를 포함하되,
상기 맞춤형 수요관리모델은 상기 개별 설비의 에너지 수요 제어 결과를 상기 전력 사용목표와 비교한 결과를 기초로 수정되는
에너지 수요 동적 관리 시스템.A system for dynamically managing the energy demand of an individual facility installed in an individual building,
A cloud server for collecting and distributing big data including energy use information from a predetermined management group made up of a plurality of buildings;
An integrated control server for analyzing the distributed big data to extract a power consumption pattern, and generating and distributing a demand management model including a power consumption target based on the power consumption pattern; And
And an individual facility control device for extracting a customized demand management model of the individual building from the distributed demand management model and controlling the energy demand of the individual facility by executing the customized demand management model,
Wherein the customized demand management model is modified based on a result of comparing the energy demand control result of the individual facility with the power use target
Energy demand dynamic management system. 제 1항에 있어서,
상기 맞춤형 수요관리모델은,
상기 개별 설비의 에너지 수요 제어대상, 제어 우선순위 및 제어시간에 대한 제 1 제어정보와 자동화 모드 및 제어방식에 대한 제 2 제어정보를 이용하여 상기 수요관리모델로부터 추출되는
에너지 수요 동적 관리 시스템.The method according to claim 1,
The customized demand management model,
The first control information for the energy demand control object, the control priority, and the control time of the individual facility, and the second control information for the automatic mode and the control method are extracted from the demand management model
Energy demand dynamic management system. 제 1항에 있어서,
상기 에너지 사용정보는,
상기 소정의 관리그룹에 속하는 복수의 건물 각각에 설치된 개별 설비의 가동시간 및 전력 사용량에 대한 정보를 포함하는
에너지 수요 동적 관리 시스템.The method according to claim 1,
The energy usage information may include:
And information on the operation time and the power consumption of the individual facility installed in each of the plurality of buildings belonging to the predetermined management group
Energy demand dynamic management system. 제 1항에 있어서,
상기 전력 소비패턴은,
상기 빅데이터에 대해 GMDH(Group Method of Data Handling) 알고리즘을 적용하여 예측된 상기 관리그룹의 전력수요 예측값을 이용하여 추출되는
에너지 수요 동적 관리 시스템.The method according to claim 1,
The power consumption pattern may include:
And extracted using the power demand predicted value of the management group predicted by applying the GMDH algorithm to the big data
Energy demand dynamic management system. 제 1항에 있어서,
상기 제어대상은,
에너지 수요제어가 가능한 설비로서, 에너지 사용비중이 상대적으로 높은 적어도 하나의 개별 설비로서 선정되는
에너지 수요 동적 관리 시스템.The method according to claim 1,
The control object includes:
As an equipment capable of controlling energy demand, it is selected as at least one individual facility with a relatively high proportion of energy use
Energy demand dynamic management system. 제 1항에 있어서,
상기 제어우선순위는,
에너지 수요제어에 따른 에너지 사용량의 변동성이 큰 순서에 따라 설정되는
에너지 수요 동적 관리 시스템.The method according to claim 1,
The control priority may include:
The volatility of energy usage by energy demand control is set in order of great
Energy demand dynamic management system. 수요관리모델을 생성하여 배포하는 통합 제어서버와 상기 수요관리모델에 기초하여 개별 건물의 설비에 대한 에너지 수요 제어를 수행하는 개별 설비 제어장치를 포함하는 에너지 수요 동적 관리 시스템의 동작방법에 있어서,
상기 통합 제어서버가,
클라우드 서버로부터 배포된 복수의 건물로 구성된 관리그룹의 에너지 사용정보를 포함하는 빅데이터를 분석하여 전력 소비패턴을 추출하고, 상기 전력 소비패턴에 기초한 전력 사용목표를 포함하는 수요관리모델을 생성하여 배포하는 단계;
상기 개별 설비 제어장치가,
상기 개별 설비의 에너지 수요 제어대상, 제어 우선순위 및 제어시간에 대한 제 1 제어정보와 자동화 모드 및 제어방식에 대한 제 2 제어정보를 이용하여 상기 수요관리모델로부터 맞춤형 수요관리모델을 추출하는 단계; 및
상기 맞춤형 수요관리모델을 이용하여 상기 개별 설비를 제어하는 단계를 포함하되,
상기 맞춤형 수요관리모델은 상기 개별 설비의 에너지 수요 제어 결과를 상기 전력 사용목표와 비교한 결과를 기초로 수정되는
에너지 수요 동적 관리 시스템의 동작방법.
1. A method for operating an energy demand dynamic management system including an integrated control server for generating and distributing a demand management model and an individual facility control device for performing energy demand control for facilities of an individual building based on the demand management model,
Wherein the integrated control server comprises:
Extracting a power consumption pattern by analyzing big data including energy use information of a management group composed of a plurality of buildings distributed from a cloud server, generating a demand management model including a power use target based on the power consumption pattern, ;
Wherein the individual facility control apparatus comprises:
Extracting a customized demand management model from the demand management model using the first control information on the energy demand control object, the control priority and the control time of the individual facility, and the second control information on the automatic mode and the control method; And
And controlling the individual facility using the customized demand management model,
Wherein the customized demand management model is modified based on a result of comparing the energy demand control result of the individual facility with the power use target
A method of operating a dynamic demand management system.
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