KR20190140506A - 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템 - Google Patents
실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20190140506A KR20190140506A KR1020180059677A KR20180059677A KR20190140506A KR 20190140506 A KR20190140506 A KR 20190140506A KR 1020180059677 A KR1020180059677 A KR 1020180059677A KR 20180059677 A KR20180059677 A KR 20180059677A KR 20190140506 A KR20190140506 A KR 20190140506A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- data
- energy
- factor data
- factor
- providing network
- Prior art date
Links
- 238000013480 data collection Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 title claims description 18
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 43
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000001816 cooling Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 19
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 14
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims description 12
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 claims description 8
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 claims description 3
- 239000013589 supplement Substances 0.000 claims 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 3
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 239000003507 refrigerant Substances 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 230000010485 coping Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
- Y02E40/70—Smart grids as climate change mitigation technology in the energy generation sector
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Economics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Public Health (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
본 발명의 실시 형태는 건물의 설비 시스템에서 제공되는 전력, 난방, 냉방을 포함한 에너지 데이터와, 환경과 관련된 환경 요인 데이터를 수집하여 출력하는 데이터 제공 네트워크; 노드별로 분산 저장되는 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버; 및 상기 데이터 제공 네트워크로부터 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 각각 수집하여, 개별적으로 수집되는 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 융합한 에너지 빅데이터를 상기 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버에 분산시켜 저장하는 에너지 빅데이터 수집/저장 서버;를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 환경 요인 데이터 수집 시스템으로서, 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템에 관한 것이다.
최근 건물이나 빌딩에서의 에너지 관리가 매우 중요한 이슈로 부각되고 있으며, 에너지 소비를 줄일 수 있고 지능적인 에너지 관리를 위한 연구들이 많이 진행되고 있다.
빌딩에서의 에너지 관리를 실행하는 시스템을 빌딩 에너지 관리 시스템(BEMS: Building Energy Management System)이라고 하며, 이러한 시스템을 통해 냉난방 공조 설비, 조명 설비, 전력 설비 등을 효율적으로 제어하여, 불필요한 에너지 낭비를 줄이고 빌딩 자원을 효율적으로 운영하는 것에 대해서도 많이 연구되고 있다.
빌딩 에너지 관리 시스템(BEMS)을 이용하여 에너지를 절감하는 시스템의 일례로서, 가상의 건물 시뮬레이션 모델에 기반하여 건물운영 의사결정에 가이드라인을 제시하는 시뮬레이션 모델(simulation-assisted model)을 개발하고, 실제 건물의 BEMS에 적용 가능한 최적의 제어 알고리즘을 개발하여, 에너지 수요관리 및 에너지 성능 최적화를 도모하는 시스템 및 방법에 대해 제안하고 있다.
또 다른 일례로서, BAS(Building Automation Systems)로부터 건물 내에 설치되는 복수의 설비 정보, 즉 설비의 가동상태, 계측, 적산 데이터 등을 수집 및 보존하고, 수집된 정보 등을 가공하여 관리자가 용이하게 파악할 수 있도록 하고 건물의 설비에 대하여 성능 평가 정보를 제공할 수 있도록 하는 에너지 절감을 위한 성능평가 구성 방법에 대해 제안하고 있다.
그러나 상기한 기존의 에너지 사용량 분석 서비스 등은 BEMS (Building Energy Management System), BAS (Building Automation System) 등의 시스템에서 나오는 설비 운전 데이터만을 고려하여, 간단한 현황 정보 제공 또는 회귀분석 (Regression) 정도의 수준에 그치고 있다. 또한, 에너지 수요/공급 증감의 결과에만 집중하고 있어, 에너지 소비 환경에 대한 고려가 없으며, 기존의 통계적 데이터 분석 과정은 모델 적용 과정에서 일반화/추상화에 따른 오류를 늘 내포하고 있어, 분석 결과를 통한 세밀한 제어가 힘들었다.
따라서 상황에 따라 적응적으로 에너지 관리를 실행하지 못하여, 에너지 낭비 요소가 발생했을 경우 이를 신속하게 분석하고 대처하는 데에는 많은 어려움이 있다.
이에, 건물의 에너지 낭비를 더욱 효과적으로 감소시킬 수 있도록, 에너지의 사용과 관련된 다양한 환경요인 변수를 도출하고, 이를 에너지 빅데이터 개념으로 정의하여 분석에 활용할 수 있도록 데이터를 수집/저장하는 새로운 시스템이 필요하다.
본 발명의 기술적 과제는 에너지 빅데이터 개념으로 정의하여 분석에 활용할 수 있도록 데이터를 수집/저장하는 수단을 제공하는데 있다.
본 발명의 실시 형태는 건물의 설비 시스템에서 제공되는 전력, 난방, 냉방을 포함한 에너지 데이터와, 환경과 관련된 환경 요인 데이터를 수집하여 출력하는 데이터 제공 네트워크; 노드별로 분산 저장되는 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버; 및 상기 데이터 제공 네트워크로부터 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 각각 수집하여, 개별적으로 수집되는 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 융합한 에너지 빅데이터를 상기 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버에 분산시켜 저장하는 에너지 빅데이터 수집/저장 서버;를 포함할 수 있다.
상기 데이터 제공 네트워크는, 설비 운전에 의해 발생되는 전력에 관한 데이터인 에너지 발생 데이터와, 냉방 및 난방에 의해 소비되는 전력에 관한 데이터인 에너지 소비 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 에너지 데이터 제공 네트워크; 및 환경 요인에 관한 데이터인 환경 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 환경 요인 데이터 제공 네트워크;를 포함할 수 있다.
상기 환경 요인 데이터 제공 네트워크는, 공간 및 건물에 관한 데이터인 공간/건물 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크; 사용자 요인에 관한 데이터인 사용자 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 사용자 요인 데이터 제공 네트워크; 날씨 및 계절에 관한 데이터인 날씨/계절 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 날씨/계절 요인 데이터 제공 네트워크; 및 지역에 관한 데이터인 지역 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 지역 요인 데이터 제공 네트워크;를 포함할 수 있다.
상기 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크, 사용자 요인 데이터 제공 네트워크 각각은, 각 네트워크별로 복수개의 사물 인터넷(IoT) 센서를 통하여 데이터를 수집하여 실시간으로 출력할 수 있다.
상기 에너지 빅데이터 수집/저장 서버는, 상기 에너지 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 에너지 생성 데이터와 에너지 소비 데이터를 수집하는 에너지 데이터 수집부; 상기 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 공간/건물 요인 데이터를 수집하는 공간/건물 요인 데이터 수집부; 상기 사용자 요인 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 사용자 요인 데이터를 수집하는 사용자 요인 데이터 수집부; 상기 날씨/계절 요인 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 날씨/계절 요인 데이터를 수집하는 날씨/계절 요인 데이터 수집부; 상기 지역 요인 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 지역 요인 데이터를 수집하는 지역 요인 데이터 수집부; 및 상기 에너지 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터, 날씨/계절 요인 데이터, 및 지역 요인 데이터를 융합한 에너지 빅데이터를 상기 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버에 노드별로 분산시켜 저장하는 에너지 빅데이터 분산 저장부;를 포함할 수 있다.
상기 에너지 데이터 수집부는 설정된 A 주기 간격으로서 에너지 데이터를 수집하며, 상기 공간/건물 요인 데이터 수집부는 설정된 B 주기 간격으로서 공간/건물 요인 데이터를 수집하며, 상기 사용자 요인 데이터 수집부는 설정된 C 주기 간격으로서 사용자 요인 데이터를 수집하며, 상기 날씨/계절 요인 데이터 수집부는 설정된 D 주기 간격으로서 날씨/계절 요인 데이터를 수집하며, 상기 지역 요인 데이터 수집부는 설정된 E 주기 간격으로서 지역 요인 데이터를 수집할 수 있으며, 상기 A 주기, B 주기, C 주기, D 주기, 및 E 주기는, 사용자에 의해 요청되는 빅데이터 분석 주기에 따라서 각각 다른 주기로서 설정됨을 특징으로 할 수 있다.
상기 에너지 데이터 수집부, 공간/건물 요인 데이터 수집부, 사용자 요인 데이터 수집부, 날씨/계절 요인 데이터 수집부, 및 지역 요인 데이터 수집부는, 수집되는 데이터를 필터링한 후 각각 저장하며, 상기 필터링은, 설정 주기에 데이터를 수집하는 수집 필터링, 수집한 데이터를 추출하는 파싱 필터링, 파싱된 데이터 중에서 불필요한 데이터를 제거하는 정제 필터링, 및 비정상 동작에 따른 데이터 보완이 이루어지는 데이터 보완 필터링을 차례로 수행할 수 있다.
본 발명의 실시 형태에 따르면 건물이 사용하는 에너지에 대한 모니터링,분석 등을 수행함에 있어서, 에너지 데이터뿐만 아니라 에너지 소비 환경 데이터까지 고려하는게 필요하다고 보고, 이러한 에너지 빅데이터를 수집/저장하는 기능을 제공할 수 있다.
또한 본 발명의 실시 형태에 따르면 IoT 센서네트워크와 에너지 빅데이터 플랫폼 기술 등의 접목으로 에너지 분야 IoT 융합 기술 분야에 활용 가능하며, 좀 더 정교한 에너지 데이터 모니터링을 수행하여 에너지 절감 효과를 기대할 수 있다.
또한 본 발명의 실시 형태에 따르면 건물의 에너지 수요/공급에 대한 관리에 있어 에너지 빅데이터를 활용하여, 관리자의 보다 효율적인 운영 관리가 가능한 의사 결정 지원 시스템으로써 인간에게 도움을 줄 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템의 상세 구성 블록도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 IoT 센서를 통해 데이터가 수집되는 모습을 도시한 그림.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 각각 다른 주기별로 데이터를 수집하는 예시 그림.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 수집된 데이터를 필터링하는 과정을 도시한 그림.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템의 상세 구성 블록도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 IoT 센서를 통해 데이터가 수집되는 모습을 도시한 그림.
도 4는 본 발명의 실시예에 따라 각각 다른 주기별로 데이터를 수집하는 예시 그림.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 수집된 데이터를 필터링하는 과정을 도시한 그림.
이하, 본 발명의 장점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은, 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것으로, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기술 등이 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있다고 판단되는 경우 그에 관한 자세한 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템의 구성도이며, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템의 상세 구성 블록도이며, 도 3은 본 발명의 실시예에 따라 IoT 센서를 통해 데이터가 수집되는 모습을 도시한 그림이며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따라 각각 다른 주기별로 데이터를 수집하는 예시 그림이며, 도 5는 본 발명의 실시예에 따라 수집된 데이터를 필터링하는 과정을 도시한 그림이다.
본 발명은 건물에 대한 에너지 수요 및 공급에 있어, 건물 내/외부, 사용자 행동 등의 환경 요인에 대한 데이터를 수집하고 분석에 활용할 수 있도록 하는 시스템에 관한 것으로서, 에너지 빅데이터의 다양한 채널 및 다중 포맷 데이터를 정의하고, 데이터 수집/저장을 위한 데이터 컨넥터(Data Connector)기술과 데이터 정제, 보완 등의 기술을 제공한다.
따라서 본 발명의 빅데이터 기반의 에너지 데이터 수집/저장 시스템을 통해 관리자의 좀 더 세밀한 건물에너지 운영이 가능한 의사 결정 지원 서비스 제공이 가능하다.
기존의 추상화된 모델링 기반의 데이터 분석 오류를 해결하기 위하여, 본 발명은 실시간으로 수집되는 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 에너지 빅데이터로 정의하고, 이를 수집/저장하는 에너지 빅데이터 파이프라인을 구성한다.
따라서 본 발명은 건물의 설비 시스템에서 제공되는 전력, 난방, 냉방 등의 에너지 데이터와 건물의 내부/외부 환경 요인 데이터를 융합하여 저장함으로써, 실시간 빅데이터 분석이 가능하도록 하는 역할을 수행할 수 있다.
이를 위하여 본 발명의 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템은, 도 1 및 도 2에 도시한 바와 같이 데이터 제공 네트워크(100), 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버(300), 및 에너지 빅데이터 수집/저장 서버(200)를 포함할 수 있다.
데이터 제공 네트워크(100)는, 데이터를 수집하여 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버(300)로 제공하는 네트워크로서, 수집하고자 하는 주요 데이터는, i)건물의 설비 시스템에서 제공되는 전력, 난방, 냉방을 포함한 에너지 데이터, ii)날씨/계절 요인 데이터, iii)지역 요인 데이터, iv)공간/건물 요인 데이터, v)사용자 요인 데이터이다. 이하에서는, 날씨/계절 요인 데이터, 지역 요인 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터를 환경 요인 데이터라 부르기로 한다.
따라서 데이터 제공 네트워크(100)는, 설비 운전에 의해 발생되는 전력에 관한 데이터인 에너지 발생 데이터와, 냉방 및 난방에 의해 소비되는 전력에 관한 데이터인 에너지 소비 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 에너지 데이터 제공 네트워크(110)와, 환경 요인에 관한 데이터인 환경 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 환경 요인 데이터 제공 네트워크(120,130,140,150)를 포함한다.
환경 요인 데이터 제공 네트워크(120,130,140,150)는, 세부적으로는, 공간 및 건물에 관한 데이터인 공간/건물 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크(120)와, 사용자 요인에 관한 데이터인 사용자 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 사용자 요인 데이터 제공 네트워크(130)와, 날씨 및 계절에 관한 데이터인 날씨/계절 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 날씨/계절 요인 데이터 제공 네트워크(140)와, 지역에 관한 데이터인 지역 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 지역 요인 데이터 제공 네트워크(150)를 포함한다.
상기에서 설명한 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크(120), 사용자 요인 데이터 제공 네트워크(130), 각각은, 각 네트워크별로 도 3에 도시한 바와 같이 복수개의 사물 인터넷(IoT) 센서를 통하여 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하도록 구현한다. 따라서 수집 대상인 에너지 데이터 및 환경 요인 데이터는 IoT 센서 장비 및 웹 기반 공공정보 사이트를 통해 수집하고, 에너지 데이터를 수집하는 1개의 에너지 데이터 수집 컨넥터 모듈과 환경 요인 데이터를 수집하는 4개의 환경 요인 데이터 수집 컨넥터 모듈로서 이루어질 수 있다.
이하, 에너지 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터, 날씨/계절 요인 데이터, 지역 요인 데이터의 수집에 대하여 자세히 상술한다.
상기에서 에너지 데이터는, 에너지 발생 데이터와 에너지 소비 데이터가 있을 수 있는데, 에너지 소비 데이터 수집을 위하여 빌딩 에너지 관리 시스템(BEMS: Building Energy Management System), BAS(Building Automation Systems) 등의 시스템으로부터 제공되는 XML 형태의 전력량 데이터 및 설비 운전 데이터를 3분 단위로 본 시스템을 이용하여 수집한다. 에너지 소비 데이터의 경우, 냉난방 설비, 조명 설비를 통해 출력되는 외기온도, 전력량, 냉매압력, 냉매온도, 실내온도, 운전온도 등을 수집하고 저장한다.
또한 공간/건물 요인 데이터의 수집을 위하여 건물 기본 정보 및 다수의 IoT 센서 등을 통해 CSV 파일 형태의 공간/건물 정보를 3분 단위로 본 시스템을 이용하여 수집한다. 공간/건물 요인 데이터의 경우,건물의 면적, 체적, 용도, 온도, 습도, 조도, 실내공기질, 일사투과량 등을 수집하고 저장한다.
또한 사용자 요인 데이터의 수집을 위하여 다수의 IoT 센서 등을 통해 CSV 파일 형태의 사용자 요인 정보를 3분 단위로 본 시스템을 이용하여 수집한다. 사용자 요인 데이터의 경우, 재실자 수, 출입자 수, 빈도, 재실자 행동량, 행동패턴 등을 수집하고 저장한다.
또한 날씨/계절 요인 데이터의 수집을 위하여 기상청 웹사이트 등을 통해 HTML 형태의 날씨 데이터를 3분 단위로 본 시스템을 이용하여 수집한다. 날씨/계절 요인 데이터의 경우, 온도, 습도, 기압, 풍향, 풍속, 일조량, 강우량, 강설량 등을 수집하고 저장한다.
또한 지역 요인 데이터의 수집을 위하여, GIS 정보 및 환경공단 웹사이트 등을 통해 HTML 형태의 지역/환경 정보를 20분 단위로 본 시스템을 이용하여 수집한다. 나아가 지역 요인 데이터의 경우, 위도, 경도, 고도, 주변환경(주거/상업/공업지역), O3, CO, SO2, NO2, pm10, pm25, 유동 인구수, 주변 교통량 등을 수집하고 저장한다.
한편, 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버(300)는, 노드별로 분산 저장되는 DB 서버이다. 빅데이터 분산파일시스템 방식으로 데이터베이스에 분산 저장되어 관리되며, 1개의 네임노드와 3개의 데이터노드 등 총 4개의 서버 노드로 구성될 수 있다. 데이터 활용 시 접근 시간 단축, 데이터 보안, 비정형 데이터 구조를 통한 설계비용 감소 등의 장점을 가질 수 있다.
에너지 빅데이터 수집/저장 서버(200)는, 데이터 제공 네트워크(100)로부터 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 각각 수집하여, 개별적으로 수집되는 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 융합한 에너지 빅데이터를 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버(300)에 노드별로 분산시켜 저장한다.
에너지 빅데이터 수집/저장 서버(200)는, 도 2에 도시한 바와 같이 에너지 데이터 수집부(210), 공간/건물 요인 데이터 수집부(220), 사용자 요인 데이터 수집부(230), 날씨/계절 요인 데이터 수집부(240), 지역 요인 데이터 수집부(250), 및 에너지 빅데이터 분산 저장부(260)를 포함할 수 있다.
에너지 데이터 수집부(210)는, 에너지 데이터 제공 네트워크(110)로부터 전달되는 에너지 생성 데이터와 에너지 소비 데이터를 수집한다.
공간/건물 요인 데이터 수집부(220)는, 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크(120)로부터 전달되는 공간/건물 요인 데이터를 수집한다.
사용자 요인 데이터 수집부(230)는, 사용자 요인 데이터 제공 네트워크(130)로부터 전달되는 사용자 요인 데이터를 수집한다.
날씨/계절 요인 데이터 수집부(240)는, 날씨/계절 요인 데이터 제공 네트워크(140)로부터 전달되는 날씨/계절 요인 데이터를 수집하여 저장한다.
지역 요인 데이터 수집부(250)는, 지역 요인 데이터 제공 네트워크(150)로부터 전달되는 지역 요인 데이터를 수집한다.
이와 같이, 에너지 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터, 날씨/계절 요인 데이터, 및 지역 요인 데이터를 수집하기 위하여, 아키텍처로,분산/병렬 처리 방식의 빅데이터 플랫폼인 하둡(Hadoop) 을 활용한다. 이러한 멀티 소스 다중 데이터 채널 데이터를 효과적으로 수집하기 위하여 하둡(Hadoop) 기반 의 데이터플로우 플랫폼을 활용한다. 데이터플로우 플랫폼은 리눅스(Linux)OS 상에서 JVM(Java Virtual Machine) 을 통해 동작하는 아키텍처를 가지고 있으며, 수집용 데이터 컨넥터(Connector) 모듈들은 이러한 환경에서 동작 가능하도록 각각 제작된 소프트웨어 모듈이다.
또한 에너지 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터, 날씨/계절 요인 데이터, 및 지역 요인 데이터는 데이터별로 수초부터 수분까지 데이터의 생성 주기가 각각 다르도록 구현한다.
예를 들어, 도 4에 도시한 바와 같이 에너지 데이터 수집부(210)는 설정된 A 주기 간격으로서 에너지 데이터를 수집하며, 공간/건물 요인 데이터 수집부(220)는 설정된 B 주기 간격으로서 공간/건물 요인 데이터를 수집하며, 사용자 요인 데이터 수집부(230)는 설정된 C 주기 간격으로서 사용자 요인 데이터를 수집하며, 날씨/계절 요인 데이터 수집부(240)는 설정된 D 주기 간격으로서 날씨/계절 요인 데이터를 수집하며, 지역 요인 데이터 수집부(250)는 설정된 E 주기 간격으로서 지역 요인 데이터를 수집할 수 있다.
이러한 A 주기, B 주기, C 주기, D 주기, 및 E 주기는, 사용자에 의해 요청되는 빅데이터 분석 주기에 따라서 각각 다른 주기로서 설정될 수 있게 함으로써, 빅데이터 기초가 되는 데이터 수집 주기를 빅데이터 분석 주기에 따라서 각각 설정할 수 있다.
또한 본 발명은, 서로 다른 주기의 데이터를 실시간으로 연결하여 수집함과 동시에 데이터를 저장하기 전 필요에 따라 데이터를 정제하는 기능을 수행하도록 한다. 즉, 수집되는 에너지 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터, 날씨/계절 요인 데이터, 및 지역 요인 데이터는 노이즈 제거 등의 필터링을 거친 후 필요한 데이터만 수집하도록 구현한다.
이를 위해 에너지 데이터 수집부(210), 공간/건물 요인 데이터 수집부(220), 사용자 요인 데이터 수집부(230), 날씨/계절 요인 데이터 수집부(240), 및 지역 요인 데이터 수집부(250)는, 수집되는 데이터를 필터링한 후 각각 저장한다.
이러한 필터링은, 도 5에 도시한 바와 같이 설정 주기에 데이터를 수집하는 수집 필터링(S10), 수집한 데이터를 추출하는 파싱 필터링(S20), 파싱된 데이터 중에서 불필요한 데이터를 제거하는 정제 필터링(S30), 및 비정상 동작에 따른 데이터 보완이 이루어지는 데이터 보완 필터링(S40)을 차례로 수행하게 된다.
따라서 다양한 채널의 데이터를 특정 시간 단위(예를 들면 3분)로서 동기화시키기 위하여 데이터를 추출하는 기능 (Data Synchronization)과, 추출된 데이터에서 필요한 데이터를 분리해주는 데이터 파싱 기능 (Data Parsing)과, 파싱된 데이터에서 다양한 조건 등에 의한 데이터 오류, 불필요한 데이터 등을 수정하는 데이터 정제 기능(Data Cleansing)과, 비정상 동작 등에 따른 데이터의 손실, 데이터 예측 등의 데이터 보완 기능 (Data Enrichment) 등을 수행할 수 있다.
에너지 빅데이터 분산 저장부(260)는, 에너지 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터, 날씨/계절 요인 데이터, 및 지역 요인 데이터를 융합한 에너지 빅데이터를 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버(300)에 노드별로 분산시켜 저장한다.
이와 같이 에너지 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터, 날씨/계절 요인 데이터, 및 지역 요인 데이터를 융합한 5종의 융합 데이터는 1개 건물의 1개 층 내 1개 사무실에 IoT 센서가 5개 설치되어 있다고 가정할 때, 하루 약 120만개 데이터 레코드를 저장하며, 연간으로 환산하면, 약 4억5천개의 레코드가 생성되는 빅데이터가 되어, 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버(300)에 분산 저장된다.
따라서 건물 관리자, 건물 운영자들은 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버(300)에 저장된 빅데이터를 활용하여 에너지 데이터 분석을 하는데 유용하게 이용할 수 있게 된다. 즉, 빅데이터 기반의 에너지 데이터 수집/저장 시스템을 통해 관리자의 좀 더 세밀한 건물에너지 운영이 가능한 의사 결정 지원 서비스 제공이 가능하다.
상술한 본 발명의 설명에서의 실시예는 여러가지 실시가능한 예중에서 당업자의 이해를 돕기 위하여 가장 바람직한 예를 선정하여 제시한 것으로, 이 발명의 기술적 사상이 반드시 이 실시예만 의해서 한정되거나 제한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 다양한 변화와 변경 및 균등한 타의 실시예가 가능한 것이다.
100:데이터제공 네트워크
200:에너지 빅데이터 수집/저장 서버
300:에너지 빅데이터 데이터베이스 서버
200:에너지 빅데이터 수집/저장 서버
300:에너지 빅데이터 데이터베이스 서버
Claims (7)
- 건물의 설비 시스템에서 제공되는 전력, 난방, 냉방을 포함한 에너지 데이터와, 환경과 관련된 환경 요인 데이터를 수집하여 출력하는 데이터 제공 네트워크;
노드별로 분산 저장되는 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버; 및
상기 데이터 제공 네트워크로부터 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 각각 수집하여, 개별적으로 수집되는 에너지 데이터와 환경 요인 데이터를 융합한 에너지 빅데이터를 상기 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버에 분산시켜 저장하는 에너지 빅데이터 수집/저장 서버;
를 포함하는 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템.
- 청구항 1에 있어서, 상기 데이터 제공 네트워크는,
설비 운전에 의해 발생되는 전력에 관한 데이터인 에너지 발생 데이터와, 냉방 및 난방에 의해 소비되는 전력에 관한 데이터인 에너지 소비 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 에너지 데이터 제공 네트워크; 및
환경 요인에 관한 데이터인 환경 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 환경 요인 데이터 제공 네트워크;
를 포함하는 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템.
- 청구항 2에 있어서, 상기 환경 요인 데이터 제공 네트워크는,
공간 및 건물에 관한 데이터인 공간/건물 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크;
사용자 요인에 관한 데이터인 사용자 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 사용자 요인 데이터 제공 네트워크;
날씨 및 계절에 관한 데이터인 날씨/계절 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 날씨/계절 요인 데이터 제공 네트워크; 및
지역에 관한 데이터인 지역 요인 데이터를 수집하여 실시간으로 출력하는 지역 요인 데이터 제공 네트워크;
를 포함하는 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템.
- 청구항 3에 있어서,
상기 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크, 사용자 요인 데이터 제공 네트워크 각각은, 각 네트워크별로 복수개의 사물 인터넷(IoT) 센서를 통하여 데이터를 수집하여 실시간으로 출력함을 특징으로 하는 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템.
- 청구항 3에 있어서, 상기 에너지 빅데이터 수집/저장 서버는,
상기 에너지 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 에너지 생성 데이터와 에너지 소비 데이터를 수집하는 에너지 데이터 수집부;
상기 공간/건물 요인 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 공간/건물 요인 데이터를 수집하는 공간/건물 요인 데이터 수집부;
상기 사용자 요인 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 사용자 요인 데이터를 수집하는 사용자 요인 데이터 수집부;
상기 날씨/계절 요인 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 날씨/계절 요인 데이터를 수집하는 날씨/계절 요인 데이터 수집부;
상기 지역 요인 데이터 제공 네트워크로부터 전달되는 지역 요인 데이터를 수집하는 지역 요인 데이터 수집부; 및
상기 에너지 데이터, 공간/건물 요인 데이터, 사용자 요인 데이터, 날씨/계절 요인 데이터, 및 지역 요인 데이터를 융합한 에너지 빅데이터를 상기 에너지 빅데이터 데이터베이스 서버에 노드별로 분산시켜 저장하는 에너지 빅데이터 분산 저장부;
를 포함하는 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템.
- 청구항 5에 있어서,
상기 에너지 데이터 수집부는, 설정된 A 주기 간격으로서 에너지 데이터를 수집하며, 상기 공간/건물 요인 데이터 수집부는 설정된 B 주기 간격으로서 공간/건물 요인 데이터를 수집하며, 상기 사용자 요인 데이터 수집부는 설정된 C 주기 간격으로서 사용자 요인 데이터를 수집하며, 상기 날씨/계절 요인 데이터 수집부는 설정된 D 주기 간격으로서 날씨/계절 요인 데이터를 수집하며, 상기 지역 요인 데이터 수집부는 설정된 E 주기 간격으로서 지역 요인 데이터를 수집하며, 상기 A 주기, B 주기, C 주기, D 주기, 및 E 주기는, 사용자에 의해 요청되는 빅데이터 분석 주기에 따라서 각각 다른 주기로서 설정됨을 특징으로 하는 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템.
- 청구항 5에 있어서,
상기 에너지 데이터 수집부, 공간/건물 요인 데이터 수집부, 사용자 요인 데이터 수집부, 날씨/계절 요인 데이터 수집부, 및 지역 요인 데이터 수집부는, 수집되는 데이터를 필터링한 후 각각 저장하며,
상기 필터링은, 설정 주기에 데이터를 수집하는 수집 필터링, 수집한 데이터를 추출하는 파싱 필터링, 파싱된 데이터 중에서 불필요한 데이터를 제거하는 정제 필터링, 및 비정상 동작에 따른 데이터 보완이 이루어지는 데이터 보완 필터링을 차례로 수행함을 특징으로 하는 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180059677A KR102124190B1 (ko) | 2018-05-25 | 2018-05-25 | 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180059677A KR102124190B1 (ko) | 2018-05-25 | 2018-05-25 | 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20190140506A true KR20190140506A (ko) | 2019-12-20 |
| KR102124190B1 KR102124190B1 (ko) | 2020-06-17 |
Family
ID=69062993
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020180059677A KR102124190B1 (ko) | 2018-05-25 | 2018-05-25 | 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102124190B1 (ko) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102321767B1 (ko) * | 2020-11-16 | 2021-11-03 | 충북대학교 산학협력단 | 딥러닝 기반의 데이터 전처리 알고리즘이 적용된 에너지 플랫폼 시스템 |
| KR102327391B1 (ko) * | 2021-07-13 | 2021-11-17 | 주식회사 일렉콤 | 환경분석 복합 센서를 활용한 인공지능 자동제어설비 |
| KR102479258B1 (ko) * | 2021-12-31 | 2022-12-20 | 한국전자기술연구원 | 계량기 사용 환경 정보를 연계한 에너지 빅데이터 시스템 및 운영 관리 방법 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20100113686A (ko) * | 2009-04-14 | 2010-10-22 | 서울시립대학교 산학협력단 | 모니터링을 통한 실시간 에너지 관리 시스템 |
| KR101151480B1 (ko) | 2010-07-26 | 2012-07-11 | 성균관대학교산학협력단 | 시뮬레이션 기반의 건물 에너지 관리 시스템 및 이를 이용한 건물 에너지 관리 방법 |
| KR20170080384A (ko) * | 2015-12-31 | 2017-07-10 | 주식회사 포스코아이씨티 | 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템 및 방법 |
-
2018
- 2018-05-25 KR KR1020180059677A patent/KR102124190B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20100113686A (ko) * | 2009-04-14 | 2010-10-22 | 서울시립대학교 산학협력단 | 모니터링을 통한 실시간 에너지 관리 시스템 |
| KR101151480B1 (ko) | 2010-07-26 | 2012-07-11 | 성균관대학교산학협력단 | 시뮬레이션 기반의 건물 에너지 관리 시스템 및 이를 이용한 건물 에너지 관리 방법 |
| KR20170080384A (ko) * | 2015-12-31 | 2017-07-10 | 주식회사 포스코아이씨티 | 클라우드 기반 에너지 사용량 예측 시스템 및 방법 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102321767B1 (ko) * | 2020-11-16 | 2021-11-03 | 충북대학교 산학협력단 | 딥러닝 기반의 데이터 전처리 알고리즘이 적용된 에너지 플랫폼 시스템 |
| KR102327391B1 (ko) * | 2021-07-13 | 2021-11-17 | 주식회사 일렉콤 | 환경분석 복합 센서를 활용한 인공지능 자동제어설비 |
| KR102479258B1 (ko) * | 2021-12-31 | 2022-12-20 | 한국전자기술연구원 | 계량기 사용 환경 정보를 연계한 에너지 빅데이터 시스템 및 운영 관리 방법 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102124190B1 (ko) | 2020-06-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107046481B (zh) | 一种信息系统综合网管系统综合分析平台 | |
| CN111614785B (zh) | 一种基于微容器云的边缘ai计算集群 | |
| KR102124190B1 (ko) | 실시간 에너지데이터 분석을 위한 환경 요인 데이터 수집 시스템 | |
| Rios | Big data infrastructure for analyzing data generated by wireless sensor networks | |
| CN109151072A (zh) | 一种基于雾节点的边缘计算系统 | |
| CN104616205A (zh) | 一种基于分布式日志分析的电力系统运行状态监视方法 | |
| WO2006119030A3 (en) | Improving renewable energy systems performance guarantees | |
| CN108829558A (zh) | 一种数据中心告警智能运维管理方法及系统 | |
| WO2012055566A2 (de) | Verfahren zur kurzzyklischen datenerfassung zum energiemonitoring und zur netzsteuerung im smart metering/smart grid unter verwendung einer verteilten, intelligenten middleware | |
| KR20210011745A (ko) | 제로에너지 타운 구축을 위한 빅데이터 기반의 에너지 수요 및 공급 예측 시스템 그리고 방법 | |
| CN111221831A (zh) | 一种对广告效果数据实时处理的计算系统 | |
| CN117751567A (zh) | 公用设施通信网络的动态处理分发 | |
| Leccisi et al. | An iot application for industry 4.0: a new and efficient public lighting management model | |
| KR20200057820A (ko) | 제로에너지 타운 구축을 위한 에너지 진단 시스템 및 이의 방법 | |
| KR101272539B1 (ko) | 검침 스케줄을 이용하는 검침 데이터 관리 장치, 검침 데이터 관리 방법 및 그 시스템 | |
| CN208890843U (zh) | 一种基于雾节点的边缘计算系统 | |
| WO2020027538A1 (ko) | 발전 시스템의 이상 유무 판단 장치 및 방법 | |
| CN109643311A (zh) | 用于分布式系统的事务性非结构化数据驱动的顺序联合查询方法 | |
| Chamari et al. | Extensible real-time data acquisition and management for IoT enabled smart buildings | |
| CN114221997A (zh) | 基于微服务业务网关的接口监控系统 | |
| CN109709839A (zh) | 一种生物质电厂多级实时监控方法 | |
| CN113839812A (zh) | 一种自组网网络拓扑结构搭建方法 | |
| CN105992213A (zh) | 智能路由器、云端服务器及智能路由器启停系统 | |
| Acquaviva et al. | Enhancing Energy Awareness Through the Analysis of Thermal Energy Consumption. | |
| CN109165203A (zh) | 基于Hadoop架构的大型公共建筑能耗数据存储分析方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant |