KR20190081615A - 다수의 냉난방 설비 상세 계측 사용량을 이용하여 최적의 실내 온도를 산출하기 위한 방법 - Google Patents

다수의 냉난방 설비 상세 계측 사용량을 이용하여 최적의 실내 온도를 산출하기 위한 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 다수의 에너지 시설별 각각의 상세 이용량을 이용함으로써 건축물이 사용하는 에너지를 최적화하기 위한 방법에 관한 것이다.

Description

다수의 냉난방 설비 상세 계측 사용량을 이용하여 최적의 실내 온도를 산출하기 위한 방법{Method for calculating the optimal room temperature by using the measurement amount of each of a plurality of heating and cooling facilities }
본 발명은 다수의 에너지 시설별 각각의 상세 이용량을 이용함으로써 건축물이 사용하는 에너지를 최적화하기 위한 방법에 관한 것이다.
가정에서 사용하는 냉난방기는 그 종류가 다양하며, 다양한 종류의 냉난방기를 조합하여 사용하면 에너지 효율적이어서 소비 전력이 감소하는 것으로 알려져 있다. 예를 들어, 에어컨만 사용하는 것보다는 에어컨과 선풍기를 함께 사용하는 것이 하절기 실내 온도를 낮추기 위한 에너지를 적게 소비하는 것으로 알려져 있다.
하지만, 구체적으로 에어컨과 선풍기를 어떠한 비율로 사용하는 것이 바람직한지에 대한 연구는 부족한 실정이다. 즉, 가정에 구비된 냉난방기들 중 어떠한 냉난방기의 가동 비율을 높이고 낮추는 것이 에너지 효율 면에서 최적화된 것인지 확인하기 어렵다.
특히, 냉난방기는 그 종류가 다양하기에 일반적 방식의 데이터 및 연산 방법으로는 적절한 정보를 제공하기 어려우며, 이에 따라 건축물의 에너지 소비를 낮추는 것은 매우 어렵다.
한국등록특허 제10-1448453호는, 기상 예보 데이터와 연동하여 건물의 에너지를 예측 제어하는 방법을 제안한다. 구체적으로, 건물 에너지 부하를 모델링한 후, 기상 예보 데이터를 이용 다양한 변수를 시뮬레이션함으로써 최적의 에너지 소비 패턴에 따라 건축물이 운영되게 하는 것이다.
한국등록특허 제10-1653763호는, 건축물 내의 냉난방기에 다양한 센서를 부착하고 자동 제어 시스템을 구축한 후, 센서를 통하여 감지되는 에너지 소비량과 별도의 건물 에너지 부하 모델링에 의하여 확인되는 시뮬레이션 결과의 간극을 좁히는 방식으로 건축물을 운영하는 기술을 제안한다.
두 경우 모두, 건물 에너지 부하 모델링 작업이 필수적이다. 즉, 많은 시간과 비용이 소요되어 대형 영업용 건축물에 적용 가능할지라도 일반 주거용 건축물에 적용하기 어렵다. 또한, 건축 에너지 부하 모델링 자체가 오류가 발생한 경우 결과값의 정확도가 감소하며, 냉난방기가 교체되거나 새롭게 구비될 경우 모델링 구축부터 모든 단계를 새롭게 해야 한다는 단점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것이다.
즉, 다수의 냉난방기를 사용하는 세대에서, 별도의 건축 에너지 부하 모델링 내지 시뮬레이션 없이도, 냉난방기의 전력 비율을 에너지 소비 측면에서 최적화시킬 수 있는 정보를 제공하는 방법을 제안하고자 한다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예는, (a) 제어부(100)에 실외 온도 센서(Sout) 및 실내 온도 센서(Sin)에서 각각 감지된 실외 온도(Tout) 및 실내 온도(Tin)가 기준 온도 단위로서 인가되는 단계; (b) 상기 제어부(100)에 재실자수가 인가되는 단계; (c) 상기 제어부(100)에 현재 작동 중인 하나 이상의 냉난방기(200) 및 상기 다수의 냉난방기(200)에서 각각 사용된 전력량이 인가되고, 인가된 모든 전력량을 합산하여 총전력량을 연산하는 단계; 및 (d) 상기 제어부(100)가 상기 인가된 실외 온도(Tout), 실내 온도(Tin), 재실자수 및 상기 작동 중인 냉난방기(200)가 조합된 조건에서, 상기 연산된 총전력량이 최소가 되는 경우의 상기 다수의 냉난방기(200)의 전력량의 비율을 최적전력비율로서 연산하고 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는, 건축물 에너지를 최적화하기 위한 방법을 제공한다.
또한, 상기 제어부(100)는 1개의 세대(10)에 구비된 것이고, 다수의 세대에서 개별적으로 상기 (a) 내지 상기 (d) 단계가 수행되고, 상기 (d) 단계 이후, (e) 통합 제어부(500)에 각 세대에서 연산된 총전력량 및 최적전력비율이 입력되는 단계; 및 (f) 상기 통합 제어부(500)가 입력된 다수의 총전력량 중 최소인 총전력량을 선택하고, 이에 해당하는 상기 다수의 냉난방기(200)의 전력량의 비율을 최적전력비율로서 연산하고 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (d) 단계 이후, (g1) 상기 제어부(100)에 작동하고자 하는 냉난방기(200)가 입력되는 단계; (g2) 상기 제어부(100)에 희망 온도가 인가되는 단계; (g3) 상기 제어부(100)에 상기 실외 온도 센서(Sout)에서 감지된 실외 온도(Tout)가 인가되는 단계; (g4) 상기 제어부(100)에 재실자수가 인가되는 단계; (g5) 상기 제어부(100)가 상기 희망 온도를 실내 온도(Tin)로 추정하고, 추정된 실내 온도(Tin), 상기 (g3) 단계에서 인가된 실외 온도(Tout), 상기 (g4) 단계에서 인가된 재실자수 및 상기 (g1) 단계에서 입력된 다수의 냉난방기(200)를 이용하여 조건을 생성하는 단계; 및 (g6) 상기 제어부(100)가 상기 (g5) 단계에서 생성된 조건에 해당하는 최적전력비율을 확인하여 출력하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (f) 단계 이후, (h1) 상기 제어부(100)에 작동하고자 하는 냉난방기(200)가 입력되는 단계; (h2) 상기 제어부(100)에 희망 온도가 인가되는 단계; (h3) 상기 제어부(100)에 상기 실외 온도 센서(Sout)에서 감지된 실외 온도(Tout)가 인가되는 단계; (h4) 상기 제어부(100)에 재실자수가 인가되는 단계; (h5) 상기 제어부(100)가 상기 희망 온도를 실내 온도(Tin)로 추정하고, 추정된 실내 온도(Tin), 상기 (h3) 단계에서 인가된 실외 온도(Tout), 상기 (h4) 단계에서 인가된 재실자수 및 상기 (h1) 단계에서 입력된 다수의 냉난방기(200)를 이용하여 조건을 생성하는 단계; 및 (h6) 상기 제어부(100)가 상기 (h5) 단계에서 생성된 조건을 상기 통합 제어부(500)에 전송하고, 상기 통합 제어부(500)가 상기 전송된 조건에 해당하는 최적전력비율을 확인하여 상기 제어부(100)에 전송하며, 상기 제어부(100)가 상기 전송된 최적전력비율을 출력하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 (b) 단계에서 인가된 재실자는, 재실자 센서(Sn)에 의하여 감지된 재실자이거나, 또는 상기 제어부(100)에 입력된 재실자인 것이 바람직하다.
또한, 상기 제어부(100)에 인가된 재실자는, 재실자 센서(Sn)에 의하여 감지된 재실자이거나, 또는 상기 제어부(100)에 입력된 재실자인 것이 바람직하다.
또한, 상기 데이터베이스에는, 상기 다수의 냉난방기(200) 및 각각의 에너지 효율이 저장되어 있는 것이 바람직하다.
또한, 작동하고자 하는 것으로 입력된 냉난방기(200)가 상기 데이터베이스에 저장되지 않은 냉난방기인 경우, 상기 제어부(100)에 상기 냉난방기(200)의 에너지 효율이 입력되는 단계; 상기 제어부(100)가 상기 데이터베이스에서 상기 입력된 에너지 효율과 동일한 에너지 효율을 갖는 다른 냉난방기(200)를 검색하고, 검색된 냉난방기(200)를 입력된 냉난방기(200)로 추정하는 단계를 더 포함하는 것이 바람직하다.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예는 전술한 방법을 수행하는 프로그램 및 그러한 프로그램이 저장된 기록 매체를 제공한다.
본 발명에 의하여, 사용자는 자신이 작동 중인 냉난방기를 어떠한 방식으로 제어하면 에너지 소비 측면에서 최적화될 것인지 여부에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 현재 1대의 에어컨과 2대의 선풍기를 작동하여 냉방 중이라면, 에어컨의 희망 온도를 낮추고 2대의 선풍기 중 1대의 선풍기를 강풍으로 변경하면 에너지 소비가 더 최적화될 수 있다는 형식의 정보 제공이 가능하다.
이러한 방식의 정보 제공을 통하여, 주거용 또는 업무용 건축물에서 에너지 소비를 혁신적으로 최적화할 수 있으며, 궁극적으로 국가 에너지 소비는 물론 전세계 에너지 소비를 저감시킬 수도 있다.
별도의 건축 에너지 부하 모델링 내지 시뮬레이션이 필요하지 않다.
또한, 제공하는 정보의 정확성 향상을 위하여, 자신의 세대의 정보뿐만 아니라, 다른 세대의 정보도 함께 수집하여 이용할 수 있다. 자료가 많아질수록 정보의 정확성은 상승한다.
다른 세대의 정보 수집 시에는, 자신의 건축물과 유사한 환경인 유사이웃의 정보만을 수집함으로써, 한층 더 정확성을 상승시킬 수 있다.
또한, 아직까지 데이터가 구축되지 않은 새로운 냉난방기를 사용하는 경우에도 유사 에너지 소비 패턴을 갖는 냉난방기에 대한 정보를 이용하게 함으로써, 어떠한 경우에도 본 발명에 따른 방법의 적용이 가능하다.
도 1은 본 발명에 따른 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 본 발명에 따른 방법에서 최적전력비율의 연산 방법을 설명하기 위한 개념도이다.
도 3는 본 발명에 따른 방법을 수행하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명에 따른 방법을 수행하여 출력되는 연산값의 예시이다.
도 5는 본 발명에 따른 방법이 수행되는 화면의 예시이다.
이하에서, "냉난방기"는 냉방용 설비와 난방용 설비와 같은 에너지 시설을 의미하는 것으로 냉난방용 설비에만 한정되는 것은 아니며 건축물의 에너지를 소비하여 실내 온도를 변화시킬 수 있는 모든 종류의 기기를 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 에어컨, 선풍기, 환풍기, 써큘레이터, 보일러, 전기장판, 온수히터, 라디에이터, 전기전열기 등을 그 예시로 들 수 있으나, 이에 제한되는 것은 아니다.
이하에서, "세대"는 에너지를 소비하는 최저단위를 의미하는 것으로 가정용 주택건물, 또는 가정용 집합건물에서의 단위 세대, 또는 업무용 건물에서의 단위 구획도 이에 포함될 수 있다.
이하에서, "기준 온도 단위"는 실외 온도 또는 실내 온도를 측정하는 단위를 의미하는 것으로, 예를 들어 섭씨 1도일 수 있다. 즉, 센서에 의하여 측정된 실내 온도가 섭씨 24.3도인 경우 이는 24도로 확인될 수 있을 것이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명에 대하여 상세히 설명한다.
도 1은 다수의 세대(10)가 통합 제어부(500)에 의하여 정보를 공유하는 도면을 도시하며, 하나의 세대(10)에는 다수의 냉난방기(200)가 구비되어 있고, 각각의 냉난방기(200)를 전원과 연결하는 라인에는 별도의 전력량계(210)가 구비되어 있어서, 현재 소비하는 전력 및 총 소비 전력을 각각의 냉난방기(200)별로 확인할 수 있다.
각 세대(10)에는 실외 온도 센서(Sout) 및 실내 온도 센서(Sin)가 구비되어 있다. 이를 통하여 실외 온도(Tout) 및 실내 온도(Tin)의 감지가 가능하다.
본 발명의 일 실시예에서는 각 세대(10)에 재실자 센서(Sn)가 구비되어 있다. 이를 통하여 현재 재실자수의 감지가 가능하다. 다른 실시예에서는 제어부(100)와 연동하는 별도 입력부를 통하여 재실자수가 사용자에 의해 직접 입력될 수도 있다.
제어부(100)에는 출력부가 구비된다. 출력부는 디스플레이 방식인 것이 바람직하나 이에 제한되지 않는다. 출력부를 통해, 본 발명에 따른 방법의 연산 결과(도 4 참조)가 사용자에게 출력될 수 있다.
제어부(100)는 데이터베이스(미도시)와 정보를 송수신한다. 데이터베이스에는 다수의 냉난방기(200) 및 각각의 에너지 효율이 저장되어 있다. 이에 대한 구체적인 내용은 후술한다.
도 2 및 도 3을 함께 참조하여 본 발명에 따른 방법을 구체적으로 설명한다.
본 발명은 구축된 데이터베이스에 기초하여 다수의 냉난방기의 최적전력비율을 사용자에게 알려주고, 이를 통하여 에너지를 저감하면서도 희망 온도에 이를 수 있는 정보를 제공한다.
데이터베이스 구축 방법과, 이를 이용한 정보 제공 방법을 구분하여 설명한다.
먼저, 데이터베이스 구축을 위해, 각 세대(10)의 제어부(100)에 실외 온도 센서(Sout) 및 실내 온도 센서(Sin)에서 각각 감지된 실외 온도(Tout) 및 실내 온도(Tin)가 기준 온도 단위로서 인가된다.
또한, 제어부(100)에 재실자수가 더 인가된다. 인가되는 재실자수는 재실자 센서(Sn)에 의하여 감지된 것이거나 입력부를 통하여 직접 입력된 것일 수 있다.
또한, 제어부(100)에 현재 작동 중인 하나 이상의 냉난방기(200) 및 상기 다수의 냉난방기(200)에서 각각 사용된 전력량이 인가된다. 인가되는 전력량은 각각의 전력량계(210)에서 측정된 것이다.
다수의 냉난방기(200)는 상호 구분을 위하여 별도 식별자(identifier)를 이용할 수도 있으며, 사용자에 의하여 직접 입력될 수도 있다. 예를 들어, 세대(10)에는 보일러 1대(A), 전기장판 3개(B1, B2, B3), 전열기 2대(C1, C2)가 구비되어 있는데. 현재 작동 중은 냉난방기(200)는 1개의 보일러(A)와 2개의 전기장판(B2, B3)인 것으로 제어부(100)가 인식할 수 있다.
제어부(100)는 인가된 모든 전력량을 합산하여 총전력량을 연산한다.
한편, 제어부(100)는 입력된 모든 정보들, 즉 실외 온도(Tout), 실내 온도(Tin), 재실자수 및 작동 중인 냉난방기(200)들의 조합을 "조건"으로 설정하고, 이 때에 총전력량을 "결과"로서 설정할 수 있다. 도 2에서는 조건 중 다수의 냉난방기(200)들에서 각각의 전력량을 P1 내지 Pn으로 도시한다.
이 경우, 시간이 경과함에 따라 동일한 조건에서 다수의 결과가 누적되는데, 그 중 총전력량이 최소값이 되는 경우를 확인할 수 있을 것이며, 이 때에 다수의 냉난방기(200)의 각 전력량의 비율을 최적전력비율로 연산하여 데이터베이스에 저장한다.
예를 들어, 냉난방기(200)는 1개의 보일러(A)와 2개의 전기장판(B2, B3)를 사용하고 실외 온도(Tout)가 섭씨 10도, 실내 온도(Tin)가 섭씨 24도, 재실자수가 3명인 조건에서는 총 3개의 냉난방기(200)가 다양한 비율로 사용되던 데이터가 누적될 것인데 이 중에서도 A, B2, B3의 비율이 80:15:5인 경우가 총전력량이 가장 적었다면, 최적전력비율은 80:15:5로 연산되어 데이터베이스에 저장될 것이다.
한편, 이러한 데이터베이스 구축은 다수의 세대(20)에서 통합적으로 이루어질 수 있다.
즉, 통합 제어부(500)에 각 세대에서 연산된 총전력량 및 최적전력비율이 입력되고, 통합 제어부(500)가 입력된 다수의 총전력량 중 최소인 총전력량을 선택하고, 이에 해당하는 냉난방기(200)의 전력량의 비율을 최적전력비율로서 연산하여 데이터베이스에 저장할 수 있다.
이 경우 데이터 표본이 증가하기에 정확도가 상승할 수 있는 장점이 있으나, 각 세대마다 단열 내지 환기 정도가 상이하다는 단점도 있을 수 있다. 따라서, 통합 데이터 사용여부는 사용자 선택에 따라 이루어지는 것이 바람직하다.
다음, 도 3을 참조하여 구축된 데이터베이스를 이용하여 정보를 제공하는 방법을 설명한다.
먼저, 사용자는 제어부(100)에 작동하고자 하는 냉난방기(200)가 입력한다. 입력 과정은 수동일 수도 있으며, 대기 전력이 유지되는 냉난방기(200)를 제어부(100)가 감지하는 방식으로 자동으로 구현될 수도 있다.
다음, 사용자는 제어부(100)에 희망 온도가 인가한다.
제어부(100)에는 실외 온도 센서(Sout)에서 감지된 실외 온도(Tout) 및 재실자수가 더 인가된다. 전술한 바와 같이, 여기서 인가되는 재실자수 역시 재실자 센서(Sn)에서 감지된 것일 수도 있으며, 사용자가 직접 입력한 것일 수도 있다.
이제, 제어부(100)에는 "조건"에 해당하는 정보가 모두 인가된 것이다. 즉, 제어부(100)는 인가된 희망 온도를 실내 온도(Tin)로 추정함으로써 실내 온도(Tin), 실외 온도(Tout), 재실자수 및 냉난방기(200)의 조합이 확인된 상태이다(S100, S200).
다음, 통합 데이터 사용 여부를 결정한다(S300). 통합 데이터를 사용하지 않는 것은, 자신의 세대(20)에서 측정된 데이터만을 이용함을 의미하며, 통합 데이터를 사용함은 자신의 세대(20)는 물론 다른 세대에서 사용된 데이터도 모두 이용함을 의미한다.
통합 데이터를 사용하지 않는 경우(즉, 예를 들어 자신의 세대에서 측정된 가정 데이터만을 사용하는 경우), 제어부(100)는 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터 중에서 먼저 생성된 조건에 해당하는 최적전력비율을 확인하여 출력한다(S420, S500).
이 경우 현재 냉난방기(200)의 각각의 전력비율도 함께 출력하는 것이 바람직하다. 즉, 전력량계(210)들에서 실시간으로 측정되는 데이터를 함께 출력하는 것이다.
도 4는 출력되는 화면의 일례를 도시한다.
도 4의 정보를 접한 소비자는, 보일러의 전력량을 높이고 전열기의 전력량을 낮추는 것이 에너지 효율 면에서 보다 바람직할 것이라는 정보를 취득할 수 있다. 즉, 보일러의 온도를 높이고 전열기의 희망온도를 낮추는 방식으로 제어할 것을 유도하는 것이다.
이와 같이 본 발명에 따른 방법을 통하여, 가정 내에 다수 있는 다양한 냉난방기들의 에너지 최적화가 이루어지도록 유도할 수 있다.
통합 데이터를 사용하는 경우, 제어부(100)가 확인한 조건이 통합 제어부(500)에 전송되고, 통합 제어부(500)가 전송된 조건에 해당하는 최적전력비율을 확인하여 제어부(100)에 다시 전송함으로써 최적전력비율이 출력된다(S410, S500).
이 경우에도 도 4와 같은 화면이 출력될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에서는, 정보가 없는 냉난방기(200)에 대한 최적전력비율 연산을 위하여 에너지 효율을 이용할 수 있다.
구체적으로, 데이터베이스에는, 그 동안 사용되었던 다수의 냉난방기(200) 및 각각의 에너지 효율이 저장되어 있는데, 작동하고자 하는 것으로 입력된 냉난방기(200)가 데이터베이스에 저장되지 않은 냉난방기인 경우, 제어부(100)에 냉난방기(200)의 에너지 효율을 입력하면, 제어부(100)가 입력된 에너지 효율과 동일한 에너지 효율을 갖는 다른 냉난방기(200)를 검색하고, 검색된 냉난방기(200)를 입력된 냉난방기(200)로 추정함으로써 본 발명에 따른 방법의 수행이 가능하다.
본 발명의 또 다른 실시예에서는, 통합 데이터를 사용하는 경우 모든 세대의 데이터를 모두 취합하여 비교하는 것이 아니라, 건축물 에너지 소비 패턴이 유사한 "유사이웃"만을 별도로 선정하여, 여기서 확인된 결과값들만을 비교할 수도 있다(도 5 참조).
유사이웃인지 여부를 결정하는 방법으로 다양한 기준이 적용될 수 있다. 예를 들어, 세대(20)의 연면적, 사용용도(주거용, 업무용), 집합주택인 경우 층수, 위경도 등이 기준이 될 수 있다.
이상, 본 명세서에는 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 도면에 도시한 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 당업자라면 본 발명의 실시예로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 보호범위는 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
10: 세대
100: 제어부
200: 냉난방기
210: 전력량계
500: 통합 제어부
Sin: 실내 온도 센서
Sout: 실외 온도 센서
Sn: 재실자 센서

Claims (10)

  1. (a) 제어부(100)에 실외 온도 센서(Sout) 및 실내 온도 센서(Sin)에서 각각 감지된 실외 온도(Tout) 및 실내 온도(Tin)가 기준 온도 단위로서 인가되는 단계;
    (b) 상기 제어부(100)에 재실자수가 인가되는 단계;
    (c) 상기 제어부(100)에 현재 작동 중인 하나 이상의 냉난방기(200) 및 상기 다수의 냉난방기(200)에서 각각 사용된 전력량이 인가되고, 인가된 모든 전력량을 합산하여 총전력량을 연산하는 단계; 및
    (d) 상기 제어부(100)가 상기 인가된 실외 온도(Tout), 실내 온도(Tin), 재실자수 및 상기 작동 중인 냉난방기(200)가 조합된 조건에서, 상기 연산된 총전력량이 최소가 되는 경우의 상기 다수의 냉난방기(200)의 전력량의 비율을 최적전력비율로서 연산하고 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는,
    건축물 에너지를 최적화하기 위한 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제어부(100)는 1개의 세대(10)에 구비된 것이고,
    다수의 세대에서 개별적으로 상기 (a) 내지 상기 (d) 단계가 수행되고,
    상기 (d) 단계 이후,
    (e) 통합 제어부(500)에 각 세대에서 연산된 총전력량 및 최적전력비율이 입력되는 단계; 및
    (f) 상기 통합 제어부(500)가 입력된 다수의 총전력량 중 최소인 총전력량을 선택하고, 이에 해당하는 상기 다수의 냉난방기(200)의 전력량의 비율을 최적전력비율로서 연산하고 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는,
    건축물 에너지를 최적화하기 위한 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 (d) 단계 이후,
    (g1) 상기 제어부(100)에 작동하고자 하는 냉난방기(200)가 입력되는 단계;
    (g2) 상기 제어부(100)에 희망 온도가 인가되는 단계;
    (g3) 상기 제어부(100)에 상기 실외 온도 센서(Sout)에서 감지된 실외 온도(Tout)가 인가되는 단계;
    (g4) 상기 제어부(100)에 재실자수가 인가되는 단계;
    (g5) 상기 제어부(100)가 상기 희망 온도를 실내 온도(Tin)로 추정하고, 추정된 실내 온도(Tin), 상기 (g3) 단계에서 인가된 실외 온도(Tout), 상기 (g4) 단계에서 인가된 재실자수 및 상기 (g1) 단계에서 입력된 다수의 냉난방기(200)를 이용하여 조건을 생성하는 단계; 및
    (g6) 상기 제어부(100)가 상기 (g5) 단계에서 생성된 조건에 해당하는 최적전력비율을 확인하여 출력하는 단계를 더 포함하는,
    건축물 에너지를 최적화하기 위한 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 (f) 단계 이후,
    (h1) 상기 제어부(100)에 작동하고자 하는 냉난방기(200)가 입력되는 단계;
    (h2) 상기 제어부(100)에 희망 온도가 인가되는 단계;
    (h3) 상기 제어부(100)에 상기 실외 온도 센서(Sout)에서 감지된 실외 온도(Tout)가 인가되는 단계;
    (h4) 상기 제어부(100)에 재실자수가 인가되는 단계;
    (h5) 상기 제어부(100)가 상기 희망 온도를 실내 온도(Tin)로 추정하고, 추정된 실내 온도(Tin), 상기 (h3) 단계에서 인가된 실외 온도(Tout), 상기 (h4) 단계에서 인가된 재실자수 및 상기 (h1) 단계에서 입력된 다수의 냉난방기(200)를 이용하여 조건을 생성하는 단계; 및
    (h6) 상기 제어부(100)가 상기 (h5) 단계에서 생성된 조건을 상기 통합 제어부(500)에 전송하고, 상기 통합 제어부(500)가 상기 전송된 조건에 해당하는 최적전력비율을 확인하여 상기 제어부(100)에 전송하며, 상기 제어부(100)가 상기 전송된 최적전력비율을 출력하는 단계를 더 포함하는,
    건축물 에너지를 최적화하기 위한 방법.
  5. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 (b) 단계에서 인가된 재실자는, 재실자 센서(Sn)에 의하여 감지된 재실자이거나, 또는 상기 제어부(100)에 입력된 재실자인,
    건축물 에너지를 최적화하기 위한 방법.
  6. 제 3 항 또는 제 4 항에 있어서,
    상기 제어부(100)에 인가된 재실자는, 재실자 센서(Sn)에 의하여 감지된 재실자이거나, 또는 상기 제어부(100)에 입력된 재실자인,
    건축물 에너지를 최적화하기 위한 방법.
  7. 제 3 항 또는 제 4 항에 있어서,
    상기 데이터베이스에는, 상기 다수의 냉난방기(200) 및 각각의 에너지 효율이 저장되어 있는,
    건축물 에너지를 최적화하기 위한 방법.
  8. 제 7 항에 있어서,
    작동하고자 하는 것으로 입력된 냉난방기(200)가 상기 데이터베이스에 저장되지 않은 냉난방기인 경우,
    상기 제어부(100)에 상기 냉난방기(200)의 에너지 효율이 입력되는 단계;
    상기 제어부(100)가 상기 데이터베이스에서 상기 입력된 에너지 효율과 동일한 에너지 효율을 갖는 다른 냉난방기(200)를 검색하고, 검색된 냉난방기(200)를 입력된 냉난방기(200)로 추정하는 단계를 더 포함하는,
    건축물 에너지를 최적화하기 위한 방법.
  9. 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하는 프로그램.
  10. 제 9 항에 따른 프로그램이 저장된 기록 매체.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102300918B1 (ko) * 2020-12-30 2021-09-10 한국건설기술연구원 재실인원수 기반 냉, 난방 설정온도 자동제어 시스템 및 그 제어방법

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050018888A (ko) * 2005-01-25 2005-02-28 주식회사무영아멕스건축사사무소 공기조화데이터베이스구축을 통한 실내 온도조절 방법
KR20100051459A (ko) * 2008-11-07 2010-05-17 엘지전자 주식회사 공기조화기 및 그 동작방법
JP2012067956A (ja) * 2010-09-22 2012-04-05 Shimizu Corp 環境連動制御装置
JP2013137189A (ja) * 2013-02-25 2013-07-11 Mitsubishi Electric Corp 空気調和システム
JP2016099092A (ja) * 2014-11-26 2016-05-30 富士電機株式会社 空気調和システム、空気調和機の制御装置および空気調和機の制御方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050018888A (ko) * 2005-01-25 2005-02-28 주식회사무영아멕스건축사사무소 공기조화데이터베이스구축을 통한 실내 온도조절 방법
KR20100051459A (ko) * 2008-11-07 2010-05-17 엘지전자 주식회사 공기조화기 및 그 동작방법
JP2012067956A (ja) * 2010-09-22 2012-04-05 Shimizu Corp 環境連動制御装置
JP2013137189A (ja) * 2013-02-25 2013-07-11 Mitsubishi Electric Corp 空気調和システム
JP2016099092A (ja) * 2014-11-26 2016-05-30 富士電機株式会社 空気調和システム、空気調和機の制御装置および空気調和機の制御方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102300918B1 (ko) * 2020-12-30 2021-09-10 한국건설기술연구원 재실인원수 기반 냉, 난방 설정온도 자동제어 시스템 및 그 제어방법

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