KR20200126619A - 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 건물에 필요한 열원과 전기를 생산하는 태양광열복합의 발전량을 예측하고 건물 내의 전기 및 열부하 수요 패턴을 분석하여 효과적으로 건물 내의 전기 공급을 관리할 수 있는 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법에 관한 것이다.
본 발명은 사용자가 발전량을 예측하길 원하는 시간대별 날씨와 온도를 포함한 발전량예측일을 선정하는 단계와, 상기 발전량예측일 이전에 미리 저장된 날짜와 시간대별 날씨와 온도를 포함한 기존 발전량 데이터 중에서 상기 발전량예측일의 일주일 이전에 저장된 기존 발전량 데이터를 수집하는 단계와, 상기 수집된 기존 발전량 데이터 중에서 각각 상기 발전량예측일에 포함된 날씨와 유사한 날씨 영역에 속하는 기존 발전량 데이터를 필터링하는 단계와, 상기 필터링된 기존 발전량 데이터 중에서 최대 발전량 데이터와 평균 발전량 데이터를 추출한 후 오차율 10% 이상의 발전량 데이터를 제외하는 단계와, 상기 평균 발전량 데이터를 기반으로 시간대별 날씨를 비교하여 상기 발전량예측일에 포함된 날씨와 근사한 날씨의 기존 발전량 데이터를 추출하는 단계와, 상기 평균 발전량 데이터를 기반으로 상기 추출된 기존 발전량 데이터를 정규화하는 단계와, 상기 정규화된 기존 발전량 데이터를 이용하여 시간대별 발전량을 예측하는 단계와, 사용자가 수요량을 예측하길 원하는 시간대별 날씨와 온도를 포함한 수요량예측일을 선정하는 단계와, 상기 수요량예측일을 평일과 주말로 분류하는 단계와, 상기 수요량예측일이 평일일 경우에 상기 수요량예측일 이전에 미리 저장된 날짜와 시간대별 날씨와 온도를 포함한 기존 수요량 데이터 중에서 상기 수요량예측일의 일주일 이전에 저장된 기존 수요량 데이터를 수집하는 단계와, 상기 수요량예측일이 주말일 경우에 상기 수요량예측일 이전에 미리 저장된 날짜와 시간대별 날씨와 온도를 포함한 기존 수요량 데이터 중에서 상기 수요량예측일의 삼주일 이전에 저장된 기존 수요량 데이터를 수집하는 단계와, 상기 수집된 기존 수요량 데이터 중에서 각각 상기 수요량예측일에 포함된 날씨와 유사한 날씨 영역에 속하는 기존 수요량 데이터를 필터링하는 단계와, 상기 필터링된 기존 수요량 데이터 중에서 최대 수요량 데이터와 평균 수요량 데이터를 추출한 후 오차율 10% 이상의 수요량 데이터를 제외하는 단계와, 상기 평균 수요량 데이터를 기반으로 시간대별 날씨를 비교하여 상기 수요량예측일에 포함된 날씨와 근사한 날씨의 기존 수요량 데이터를 추출하는 단계와, 상기 평균 수요량 데이터를 기반으로 상기 추출된 기존 수요량 데이터를 정규화하는 단계와, 상기 정규화된 기존 수요량 데이터를 이용하여 시간대별 수요량을 예측하는 단계를 포함한다.

Description

건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법{SMART GRID MONITORING METHOD FOR HEATPUMP HEATING AND COOLING SYSTEM USING BUILDING INTEGRATED PHOTOVOLTAIC-THERMAL}

본 발명은 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 건물에 필요한 열원과 전기를 생산하는 태양광열복합의 발전량을 예측하고 건물 내의 전기 및 열부하 수요 패턴을 분석하여 효과적으로 건물 내의 전기 공급을 관리할 수 있는 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법에 관한 것이다.

최근 들어서 태양에너지를 이용하여 전력을 생산할 수 있는 태양광 발전설비의 사용이 점차 보편화되고 있다.

이러한 태양에너지를 이용하는 태양전지는 석탄이나 석유와 같은 화석 연료를 사용하지 않고, 무공해이며 무한의 에너지원인 태양광 내지 태양열을 이용하므로 미래의 새로운 대체 에너지원으로서 각광을 받고 있다.

이러한 태양전지는 현재에는 태양광 발전소나 건축물, 자동차 등의 발전 전력을 얻는데 이용되고 있다.

일반적으로, 태양광발전은 태양전지(PV: Photovoltaic)를 이용하여 직접 전기를 생산하는 기술이다. 상기 태양전지는 광전효과를 이용하여 빛 에너지를 전기에너지로 변환시키는 반도체 소자로서, 각각이 플러스(+)와 마이너스(-) 극성을 띠는 2장의 반도체 박막으로 구성된다. 또한, 다수의 태양전지 셀(cell)들은 직/병렬로 연결되어 사용자가 필요로 하는 전압 및 전류를 발생시키고, 사용자는 이러한 태양전지에서 발생된 전력을 사용할 수 있게 되는 것이다.

태양광 발전은 다양한 응용분야가 있지만 그 중에서도 태양전지(PV)를 건축물의 외피 마감재로 사용하는 건물일체화(BIPV: Building Integrated Photovoltaic) 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 추세이다.

최근, 건물일체화 태양전지(BIPV: Building Integrated Photovoltaic)의 온도상승에 다른 효율감소를 최소화하기 위해 열과 전기를 동시에 생산하는 태양광열복합(Photovoltaic-Thermal)기술이 적용된 등록특허 제10-1687700호 등이 개발되고 있다.

상기 등록특허 제10-1687700호(등록일자: 2016년 12월 13일)은, 건물의 외벽면에 매립하여 일체로 장착가능하게 구비되고 내부에 유체가 이동가능한 에어갭공간을 형성하는 외곽프레임과, 상기 외곽프레임의 상부에 설치되고 태양 빛을 수광하여 전기에너지를 생성시키면서 상기 에어갭공간에 열을 전달하여 집열시키는 태양광모듈과, 상기 외곽프레임의 하부에 설치되어 상기 태양광모듈로부터 간격을 두고 위치하고, 상기 에어갭공간을 향해 돌출 형성되어 유체와 접촉하되 유체의 굴곡진 이동경로를 안내가능한 복수 개의 베플부재를 구비하는 하부베플시트를 포함하고, 상기 베플부재는 상기 에어갭공간 내 유입된 유체가 파형의 이동경로를 따라 유동될 수 있게 유체의 유동방향으로 서로 간격을 두고 지그재그 형태로 배열배치됨을 포함하며, 상기 베플부재는 유체의 이동방향에 대응하여 접촉가능하게 상기 에어갭공간을 향해 상향 굴곡지며 상기 하부베플시트로부터 예각으로 경사진 경사유도면을 형성하고, 상기 베플부재의 경사유도면은 유체의 유입방향에 대응되게 형성되고 상기 하부베플시트를 기준으로 30~40°의 경사각을 이루는 제1경사면과, 상기 제1경사면의 반대편에 형성되되 상기 하부베플시트를 기준으로 55~65°의 경사각을 이루는 제2경사면과, 상기 제1경사면과 상기 제2경사면의 사이에 완만한 곡면을 형성하여 유체를 유도하는 만곡면을 포함하는 모듈러 방식의 공기식 건물 일체형 태양광열 시스템이다.

상기 등록특허와 같이 건물일체화 태양광열복합(BIPVT: Building Integrated Photovoltaic-Thermal)을 이용한 기술은 제작공정이 단순하고 기존의 태양열집열기와 달리 공기를 열매체로 사용하기 때문에 과열, 누수, 동파 등의 문제가 발생하지 않아 용이하게 사용할 수 있다.

또한, 히트펌프 냉난방 시스템은 여름철에 실내의 온도를 외부온도 보다 낮게 유지하고, 겨울철에는 실내의 온도를 외부온도보다 높게 유지하여 활동하기에 쾌적한 상태로 실내온도를 조정한다. 즉, 이러한 히트펌프는 프레온 냉매를 이용해 온도가 낮은 곳의 열을 높은 곳으로 끌어올리는 기술이자 냉난방 시스템이며, 사용하는 열원에 따라 전기히트펌프(EHP:Electric Heat Pump)와 가스히트펌프(GHP:Gas engine Heat Pump)로 구분된다.

이러한 히트펌프 냉난방 시스템을 상기 건물일체화 태양광열복합(BIPVT: Building Integrated Photovoltaic-Thermal)기술과 연동하여 사용함으로써 히트펌프의 난방 COP 및 전체 에너지 효율을 높일 수 있다.

스마트 그리드는 기존 전력망에 정보통신기술(ICT)을 접목시켜 전력 생산과 소비정보를 실시간으로 양방향 통신할 수 있음으로 인해 에너지 효율을 높이는 차세대 전력망이다. 또한, 스마트 그리드는 전기와 정보통신기술을 활용해 전력망을 지능화 및 고도화해 고품질 전력서비스를 제공하고 에너지 이용효율을 극대화하는 것이다.

이에, 상기 건물일체화 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 모니터링하여 관리할 수 있는 스마트 그리드에 대한 기술이 요구되고 있다.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 건물에 필요한 열원과 전기를 생산하는 태양광열복합의 발전량을 날짜별, 시간대별로 온도와 날씨 등에 따라 예측하고 건물 내의 전기 및 열부하 수요 패턴을 분석할 수 있는 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법을 제공하는 목적이 있다.

또한, 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방시스템을 모니터링하여 건물 내의 자체 소비를 최대화하고 부하를 억제할 수 있는 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법을 제공하는 목적이 있다.

본 발명이 해결하려는 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법은, 사용자가 발전량을 예측하길 원하는 시간대별 날씨와 온도를 포함한 발전량예측일을 선정하는 단계와, 상기 발전량예측일 이전에 미리 저장된 날짜와 시간대별 날씨와 온도를 포함한 기존 발전량 데이터 중에서 상기 발전량예측일의 일주일 이전에 저장된 기존 발전량 데이터를 수집하는 단계와, 상기 수집된 기존 발전량 데이터 중에서 각각 상기 발전량예측일에 포함된 날씨와 유사한 날씨 영역에 속하는 기존 발전량 데이터를 필터링하는 단계와, 상기 필터링된 기존 발전량 데이터 중에서 최대 발전량 데이터와 평균 발전량 데이터를 추출한 후 오차율 10% 이상의 발전량 데이터를 제외하는 단계와, 상기 평균 발전량 데이터를 기반으로 시간대별 날씨를 비교하여 상기 발전량예측일에 포함된 날씨와 근사한 날씨의 기존 발전량 데이터를 추출하는 단계와, 상기 평균 발전량 데이터를 기반으로 상기 추출된 기존 발전량 데이터를 정규화하는 단계와, 상기 정규화된 기존 발전량 데이터를 이용하여 시간대별 발전량을 예측하는 단계와, 사용자가 수요량을 예측하길 원하는 시간대별 날씨와 온도를 포함한 수요량예측일을 선정하는 단계와, 상기 수요량예측일을 평일과 주말로 분류하는 단계와, 상기 수요량예측일이 평일일 경우에 상기 수요량예측일 이전에 미리 저장된 날짜와 시간대별 날씨와 온도를 포함한 기존 수요량 데이터 중에서 상기 수요량예측일의 일주일 이전에 저장된 기존 수요량 데이터를 수집하는 단계와, 상기 수요량예측일이 주말일 경우에 상기 수요량예측일 이전에 미리 저장된 날짜와 시간대별 날씨와 온도를 포함한 기존 수요량 데이터 중에서 상기 수요량예측일의 삼주일 이전에 저장된 기존 수요량 데이터를 수집하는 단계와, 상기 수집된 기존 수요량 데이터 중에서 각각 상기 수요량예측일에 포함된 날씨와 유사한 날씨 영역에 속하는 기존 수요량 데이터를 필터링하는 단계와, 상기 필터링된 기존 수요량 데이터 중에서 최대 수요량 데이터와 평균 수요량 데이터를 추출한 후 오차율 10% 이상의 수요량 데이터를 제외하는 단계와, 상기 평균 수요량 데이터를 기반으로 시간대별 날씨를 비교하여 상기 수요량예측일에 포함된 날씨와 근사한 날씨의 기존 수요량 데이터를 추출하는 단계와, 상기 평균 수요량 데이터를 기반으로 상기 추출된 기존 수요량 데이터를 정규화하는 단계와, 상기 정규화된 기존 수요량 데이터를 이용하여 시간대별 수요량을 예측하는 단계를 포함한다.

상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 건물에 필요한 열원과 전기를 생산하는 태양광열복합의 발전량을 날짜별, 시간대별로 온도와 날씨 등에 따라 예측하고 건물 내의 전기 및 열부하 수요 패턴을 분석할 수 있어 건물 내의 전기 공급을 효과적으로 관리할 수 있어 관리의 편의성을 대폭 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

또한, 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방시스템을 모니터링하여 건물 내의 자체 소비를 최대화하고 부하를 억제할 수 있어 전력계통에 유연성을 제공할 수 있어 제품의 품질을 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일실시 예에 의한 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법의 발전량예측에 대한 순서도,
도 2는 본 발명의 일실시 예에 의한 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법의 전기 및 열부하 수요 패턴 분석에 대한 순서도,
도 3은 본 발명의 일실시 예에 의한 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법의 발전량예측 화면,
도 4는 본 발명의 일실시 예에 의한 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법의 수요량예측 화면.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 의한 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법을 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시 예에 의한 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법의 발전량예측에 대한 순서도이고, 도 2는 본 발명의 일실시 예에 의한 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법의 전기 및 열부하 수요 패턴 분석에 대한 순서도이며, 도 3은 본 발명의 일실시 예에 의한 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법의 발전량예측 화면이고, 도 4는 본 발명의 일실시 예에 의한 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법의 수요량예측 화면이다.

상기 도면의 구성 요소들에 인용부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 동일한 부호를 가지도록 하고 있으며, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다. 또한, '상부', '하부', '앞', '뒤', '선단', '전방', '후단' 등과 같은 방향성 용어는 개시된 도면(들)의 배향과 관련하여 사용된다. 본 발명의 실시 예의 구성요소는 다양한 배향으로 위치설정될 수 있기 때문에 방향성 용어는 예시를 목적으로 사용되는 것이지 이를 제한하는 것은 아니다.

본 발명의 바람직한 일실시 예에 의한 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법은, 상기 도 1 내지 도 2에 도시된 바와 같이, 사용자가 발전량을 예측하길 원하는 발전량예측일을 선정한다.

상기 발전량예측일에는 시간대별 날씨와 온도를 포함하는 것이 바람직하며, 상기 발전량예측일을 요일별로 분류할 수도 있다,

상기 발전량예측일 이전에 기존 발전량 데이터 중에서 상기 발전량예측일의 일주일 이전에 저장된 기존 발전량 데이터를 수집한다.

이때, 상기 기존 발전량 데이터는 날짜와 시간대별 날씨, 온도, 수요량이 저장되어 있어야 한다.

또한, 상기 발전량예측일 이전에 기존 발전량 데이터 중에서 상기 발전량예측일의 일주일 이전의 기존 발전량 데이터가 없을 경우에는 1년 이전의 발전량 예측일로부터 일주일 이전의 기존 발전량 데이터를 수집하는 것이 바람직하다.

상기 수집된 기존 발전량 데이터 중에서 각각 상기 발전량예측일에 포함된 날씨와 유사한 날씨 영역에 속하는 기존 발전량 데이터를 필터링한다.

상기 날씨는 비, 눈, 구름, 해, 바람, 맑음, 흐림에 대한 정보가 저장되어 있으며, 유사한 날씨는 비와 눈 등으로 서로 유사한 날씨를 하나의 그룹으로 미리 정하는 것이 바람직하다.

이때, 상기 수집된 기존 발전량 데이터 중에서 상기 발전량 예측일에 포함된 온도의 일정범위 내에 속하는 기존 발전량 데이터를 더 필터링할 수 있다.

상기 필터링된 기존 발전량 데이터 중에서 최대 발전량 데이터와 평균 발전량 데이터를 추출하여 각 최대 발전량 데이터와 평균 발전량 데이터의 오차율을 도출한다. 그 후 상기 도출된 오차율 10% 이상의 발전량 데이터를 제외한다.

상기 평균 발전량 데이터를 기반으로 시간대별 날씨를 비교하여 상기 발전량예측일에 포함된 날씨와 근사한 날씨의 기존 발전량 데이터를 추출한다. 즉, 상기 발전량예측일에 포함된 날씨와 동일한 날씨의 기존 발전량 데이터를 추출함으로써 상기 기존 발전량 데이터의 신뢰도를 향상시킬 수 있게 된다.

상기 평균 발전량 데이터를 기반으로 상기 추출된 기존 발전량 데이터를 정규화한다.

상기 추출된 기존 발전량 데이터를 정규화함으로 인해 상기 기존 발전량 데이터를 일정한 규칙에 따라 변형하여 이용하기 쉽게 만들 수 있게 된다.

상기 정규화된 기존 발전량 데이터를 이용하여 시간대별 발전량을 예측한다. 상기 발전량예측일에 대한 발전량을 예측할 수 있게 된다.

사용자가 수요량을 예측하길 원하는 시간대별 날씨와 온도를 포함한 수요량예측일을 선정한다.

상기 수요량예측일을 평일과 주말로 분류한다. 다시 말해, 상기 수요량예측일을 요일로 1차 분류한 다음에 평일과 주말로 분류하게 된다.

이때, 상기 수요량예측일이 공유일일 경우에는 주말로 분류하는 것이 바람직하다.

상기 수요량예측일이 평일일 경우에 상기 수요량예측일 이전에 미리 저장된 날짜와 시간대별 날씨와 온도를 포함한 기존 수요량 데이터 중에서 상기 수요량예측일의 일주일 이전에 저장된 기존 수요량 데이터를 수집한다.

여기서, 상기 수요량예측일 이전에 기존 수요량 데이터가 없을 경우에는 1년 이전의 상기 수요량예측일로부터 일주일 이전인 기존 수요량 데이터를 수집한다.

또한, 상기 수요량예측일이 평일일 때는 상기 수요량예측일의 일주일 이전의 평일인 기존 수요량 데이터를 수집하는 것이 바람직하다.

상기 수요량예측일이 주말일 경우에 상기 수요량예측일 이전에 미리 저장된 날짜와 시간대별 날씨와 온도를 포함한 기존 수요량 데이터 중에서 상기 수요량예측일의 삼주일 이전에 저장된 기존 수요량 데이터를 수집한다.

여기서, 상기 수요량예측일 이전에 기존 수요량 데이터가 없을 경우에는 1년 이전의 상기 수요량예측일로부터 삼주일 이전부터 일주일 이전의 기존 수요량 데이터를 수집하여야 한다.

이때, 상기 수요량예측일이 주말일 때는 상기 수요량예측일의 삼주 이전부터 상기 수요량예측일 이전의 주말인 기존 수요량 데이터를 수집하는 것이 바람직하다.

상기 수집된 기존 수요량 데이터 중에서 각각 상기 수요량예측일에 포함된 날씨와 유사한 날씨 영역에 속하는 기존 수요량 데이터를 필터링한다.

상기 필터링된 기존 수요량 데이터 중에서 최대 수요량 데이터와 평균 수요량 데이터를 추출한 후 오차율 10% 이상의 수요량 데이터를 제외한다.

상기 오차율은 상기 최대 수요량 데이터와 평균 수요량 데이터를 이용하여 도출할 수 있다.

상기 평균 수요량 데이터를 기반으로 시간대별 날씨를 비교하여 상기 수요량예측일에 포함된 날씨와 근사한 날씨의 기존 수요량 데이터를 추출한다.

다시 말해 상기 평균 수요량 데이터를 기반으로 시간대별 날씨를 비교하여 상기 수요량예측일에 포함된 날씨와 동일한 날씨의 기존 수요량 데이터를 추출하는 것이다.

상기 평균 수요량 데이터를 기반으로 상기 추출된 기존 수요량 데이터를 일정한 규칙에 따라 변형하여 이용할 수 있도록 정규화한다.

상기 정규화된 기존 수요량 데이터를 이용하여 시간대별 수요량을 예측한다.

상기 예측된 발전량과 수요량을 모니터링할 수 있게 된다. 이때, 상기 예측된 발전량과 수요량은 상기 도 3 내지 도 4에 도시된 바와 같이 시간대별로 표 또는 그래프로 변환되어 디스플레이될 수 있으며, 기상청으로부터 날씨정보를 제공받아 발전량과 수요량을 예측하여 제공할 수도 있다.

상기와 같은 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법을 통해 건물에 필요한 열원과 전기를 생산하는 태양광열복합의 발전량을 날짜별, 시간대별로 온도와 날씨 등에 따라 예측하고 건물 내의 전기 및 열부하 수요 패턴을 분석할 수 있어 건물 내의 전기 공급을 효과적으로 관리할 수 있어 관리의 편의성을 대폭 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

또한, 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방시스템을 모니터링하여 건물 내의 자체 소비를 최대화하고 부하를 억제할 수 있어 전력계통에 유연성을 제공할 수 있어 제품의 품질을 향상시킬 수 있게 된다.

앞에서 설명되고, 도면에 도시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 발명의 보호범위는 청구범위에 기재된 사항에 의하여만 제한되고, 본 발명의 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상을 다양한 형태로 개량 변경하는 것이 가능하다. 따라서 이러한 개량 및 변경은 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것인 경우에는 본 발명의 보호범위에 속하게 될 것이다.

Claims (1)

1. 사용자가 발전량을 예측하길 원하는 시간대별 날씨와 온도를 포함한 발전량예측일을 선정하는 단계와,
   상기 발전량예측일 이전에 미리 저장된 날짜와 시간대별 날씨와 온도를 포함한 기존 발전량 데이터 중에서 상기 발전량예측일의 일주일 이전에 저장된 기존 발전량 데이터를 수집하는 단계와,
   상기 수집된 기존 발전량 데이터 중에서 각각 상기 발전량예측일에 포함된 날씨와 유사한 날씨 영역에 속하는 기존 발전량 데이터를 필터링하는 단계와,
   상기 필터링된 기존 발전량 데이터 중에서 최대 발전량 데이터와 평균 발전량 데이터를 추출한 후 오차율 10% 이상의 발전량 데이터를 제외하는 단계와,
   상기 평균 발전량 데이터를 기반으로 시간대별 날씨를 비교하여 상기 발전량예측일에 포함된 날씨와 근사한 날씨의 기존 발전량 데이터를 추출하는 단계와,
   상기 평균 발전량 데이터를 기반으로 상기 추출된 기존 발전량 데이터를 정규화하는 단계와,
   상기 정규화된 기존 발전량 데이터를 이용하여 시간대별 발전량을 예측하는 단계와,
   사용자가 수요량을 예측하길 원하는 시간대별 날씨와 온도를 포함한 수요량예측일을 선정하는 단계와,
   상기 수요량예측일을 평일과 주말로 분류하는 단계와,
   상기 수요량예측일이 평일일 경우에 상기 수요량예측일 이전에 미리 저장된 날짜와 시간대별 날씨와 온도를 포함한 기존 수요량 데이터 중에서 상기 수요량예측일의 일주일 이전에 저장된 기존 수요량 데이터를 수집하는 단계와,
   상기 수요량예측일이 주말일 경우에 상기 수요량예측일 이전에 미리 저장된 날짜와 시간대별 날씨와 온도를 포함한 기존 수요량 데이터 중에서 상기 수요량예측일의 삼주일 이전에 저장된 기존 수요량 데이터를 수집하는 단계와,
   상기 수집된 기존 수요량 데이터 중에서 각각 상기 수요량예측일에 포함된 날씨와 유사한 날씨 영역에 속하는 기존 수요량 데이터를 필터링하는 단계와,
   상기 필터링된 기존 수요량 데이터 중에서 최대 수요량 데이터와 평균 수요량 데이터를 추출한 후 오차율 10% 이상의 수요량 데이터를 제외하는 단계와,
   상기 평균 수요량 데이터를 기반으로 시간대별 날씨를 비교하여 상기 수요량예측일에 포함된 날씨와 근사한 날씨의 기존 수요량 데이터를 추출하는 단계와,
   상기 평균 수요량 데이터를 기반으로 상기 추출된 기존 수요량 데이터를 정규화하는 단계와,
   상기 정규화된 기존 수요량 데이터를 이용하여 시간대별 수요량을 예측하는 단계를 포함하는 건물일체형 태양광열복합을 이용한 히트펌프 냉난방 시스템을 위한 스마트 그리드 모니터링방법.

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