KR20210065793A - Supplier recommendation method based on sub-metering data - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 공급처 추천 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a supplier recommendation method, and more particularly, to a supplier recommendation method based on submetering data.
에너지 자원 수급의 해외 의존도가 높은 우리나라는 배럴당 100달러를 넘는 초고유가 시기임에도 수입에너지의 소비는 감소하지 않고 증가하고 있다. 이러한 실정을 생각해볼 때, 에너지 소비의 효율화에 관한 기술 개발은 매우 중요한 기술 분야로 발전하고 있다. 일례로, 에너지 절감에 있어, 건물의 에너지를 절감하는 기술 및 절감량을 정확히 산출하는 기술이 발전하고 있다.In Korea, which is highly dependent on foreign countries for energy resource supply and demand, consumption of imported energy has not decreased but is increasing despite the ultra-high oil price exceeding $100 per barrel. Considering this situation, the development of technology related to the efficiency of energy consumption is developing as a very important technology field. For example, in energy saving, a technology for saving energy in a building and a technology for accurately calculating the amount of savings are being developed.
현재, 에너지 절감을 위해 건물의 에너지 성능을 향상시키는 행위(Energy Performance Improvement Action)가 많이 적용되고 있다. 이러한 에너지 성능 향상 행위로부터 절감된 에너지를 정량적 및 정성적으로 파악할 수 있도록 하는 프로그램 및 건물에서 소비되는 에너지를 보다 효율적으로 소비 및 관리할 수 있도록 지표를 제공하는 프로그램이 많이 개발되고 있다.Currently, many actions (Energy Performance Improvement Action) for improving the energy performance of a building are applied to save energy. Many programs are being developed to quantitatively and qualitatively grasp the energy saved from such energy performance improvement activities and to provide indicators for more efficient consumption and management of energy consumed in buildings.
또한, 에너지 효율화 설비나 에너지 관리 시스템, 에너지 관리 프로그램 등을 제공하는 공급처는 다양한 형태의 공장이나 빌딩 등 에너지 효율화가 필요한 수요처에 이와 같은 상품 또는 서비스를 제공함으로써, 에너지 효율화가 가능하도록 하고 있다.In addition, suppliers that provide energy efficiency facilities, energy management systems, energy management programs, etc. make it possible to increase energy efficiency by providing such products or services to consumers who need energy efficiency such as various types of factories and buildings.
그러나 기존의 에너지 효율화 시장에서는, 수요처와 공급처 간의 과도한 네트워크 비용(영업비용)으로 시장 효율이 낮은 문제가 있다. 보다 구체적으로, 공급처의 기술이 다양하고, 구축비용이나 성과 등에 대한 정보가 불투명하여 수요처는 공급처를 선택하기가 쉽지 않다. 또한, 공급처는 수요처의 특성을 정확하게 파악하기 힘들어서, 수요처에 대한 영업 및 시장 확산이 쉽지 않고, 이는 과도한 영업비용으로 연결되어 수요처의 구매 비용을 높이는 요인이 된다. 따라서 에너지 효율화 시장의 효율화를 통해 네트워크 비용을 줄이고, 시장을 활성화하고 에너지 효율화를 확산시키기 위한 기술의 개발이 필요한 실정이다.However, in the existing energy efficiency market, there is a problem of low market efficiency due to excessive network costs (operating costs) between the demand and supply sources. More specifically, it is difficult for the demander to select the supplier because the technology of the supplier is diverse and the information on the construction cost or performance is not clear. In addition, since it is difficult for the supplier to accurately identify the characteristics of the consumer, sales and market expansion to the consumer are not easy, which leads to excessive operating costs, which increases the purchasing cost of the consumer. Therefore, there is a need to develop technologies to reduce network costs, revitalize the market, and spread energy efficiency through efficiency in the energy efficiency market.
한편, 본 발명과 관련된 선행기술로서, 공개특허 제10-2017-0035261호(발명의 명칭: 건물 에너지 효율화 평가 방법 및 장치, 공개일자: 2017년 03월 30일), 등록특허 제10-1931964호(발명의 명칭: 에너지 성능 향상 행위를 통한 에너지 절감량 도출 방법, 공고일자: 2019년 03월 20일) 등이 개시된 바 있다.On the other hand, as prior art related to the present invention, Patent Publication No. 10-2017-0035261 (Title of the Invention: Method and Apparatus for Evaluating Building Energy Efficiency, Publication Date: March 30, 2017), Registered Patent No. 10-1931964 (Title of the invention: method of deriving energy savings through energy performance improvement action, announcement date: March 20, 2019) and the like have been disclosed.
본 발명은 기존에 제안된 방법들의 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 설비별 실측 데이터인 서브미터링 데이터를 분석한 분석 결과와 공급처의 에너지 효율화 제안을 분석하여, 공급처 추천이 필요한 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 추천함으로써, 공급처는 영업비용을 줄이고 실제 데이터를 이용한 최적의 솔루션을 제공할 수 있고, 수요처의 상황과 공급처의 에너지 효율화 제안에 대한 정량적 분석에 기반한 추천으로, 공급처 추천에 대한 신뢰도를 높이고, 수요처의 ROI(Return On Investment)를 정량화하여 시설 투자에 대한 투자 효과의 예측이 가능토록 하여 만족도를 향상시킬 수 있는, 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.The present invention has been proposed to solve the above problems of the previously proposed methods, and by analyzing the analysis result of submetering data, which is actual measurement data for each facility, and the energy efficiency suggestion of the supplier, By recommending a suitable and optimized supplier, the supplier can reduce operating costs and provide an optimal solution using actual data. Recommendation based on quantitative analysis of the situation of the consumer and the energy efficiency proposal of the supplier, the reliability of the supplier recommendation The purpose of this is to provide a supplier recommendation method based on submetering data that can increase customer satisfaction and improve satisfaction by predicting the investment effect on facility investment by quantifying the ROI (Return On Investment) of the customer. do.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법은,A supplier recommendation method based on submetering data according to a feature of the present invention for achieving the above object,
공급처 추천 방법으로서,As a supplier recommendation method,
공급처 추천이 필요한 수요처에, 에너지 효율화 설비, 에너지 관리 시스템 및 에너지 진단 컨설팅 서비스 중 적어도 하나를 제공하는 공급처를 추천하는 플랫폼 서버가,A platform server that recommends a supplier that provides at least one of an energy efficiency facility, an energy management system, and an energy diagnosis consulting service to a demand that requires a supplier recommendation,
(1) 설비별 실측 데이터인 서브미터링 데이터를 상기 수요처로부터 수집하는 단계;(1) collecting submetering data, which is actual measurement data for each facility, from the demand source;
(2) 상기 수집된 서브미터링 데이터를 공급처에 제공하는 단계;(2) providing the collected submetering data to a supplier;
(3) 상기 공급처로부터 수신한 에너지 효율화 제안 및 상기 수집된 서브미터링 데이터를 분석하는 단계; 및(3) analyzing the energy efficiency proposal received from the supplier and the collected submetering data; and
(4) 상기 분석 결과를 이용해, 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 추천하는 단계를 포함하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.(4) using the analysis result, it is characterized in that it includes the step of recommending an optimized supplier suitable for the consumer.
바람직하게는, 상기 단계 (2)에서는,Preferably, in step (2),
상기 수집된 서브미터링 데이터를 상기 공급처에 제공하되, 개별 수요처의 식별이 불가능한 비식별 데이터로 제공할 수 있다.The collected submetering data may be provided to the supplier, but may be provided as non-identifying data that cannot be identified by an individual consumer.
바람직하게는, 상기 단계 (2)에서는,Preferably, in step (2),
상기 설비 종류별, 업종별 및 정격별 중 적어도 하나로 분류된 상기 서브미터링 데이터를 상기 공급처에 제공할 수 있다.The submetering data classified into at least one of the equipment type, industry type, and rating may be provided to the supplier.
바람직하게는, 상기 단계 (4)에서는,Preferably, in step (4),
공급처의 에너지 효율화에 대한 ROI(Return on investment, 투자자본수익률)를 분석한 결과를 이용해, 상기 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 추천할 수 있다.By using the result of analyzing the return on investment (ROI) for energy efficiency improvement of the supplier, it is possible to recommend an optimized supplier suitable for the demand.
더욱 바람직하게는, 상기 단계 (4)에서는,More preferably, in step (4),
공급처의 에너지 효율화에 대한 성과를 추적하되, 각 설비에 대한 에너지 효율화 방법 및 에너지 효율화 설비의 성과를 추적하여 분석한 결과를 이용해, 상기 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 추천할 수 있다.The performance of the energy efficiency improvement of the supplier is tracked, and an optimized supplier suitable for the demand can be recommended using the result of tracking and analyzing the energy efficiency method for each facility and the performance of the energy efficiency facility.
바람직하게는, 상기 단계 (4) 이전에는,Preferably, before step (4),
(0) 상기 수요처로부터 에너지 효율화 요구를 수신하는 단계를 더 포함하며,(0) further comprising the step of receiving an energy efficiency request from the demand,
상기 단계 (4)에서는, 상기 단계 (0)의 수요처의 에너지 효율화 요구 및 상기 단계 (3)에서 분석한 공급처의 에너지 효율화 제안을 매칭하여, 상기 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 선정하여 추천할 수 있다.In the step (4), by matching the energy efficiency improvement request of the consumer in step (0) and the energy efficiency improvement proposal of the supplier analyzed in the step (3), an optimized supplier suitable for the demand can be selected and recommended. .
바람직하게는, 상기 단계 (3) 이후에는,Preferably, after step (3),
(5) 상기 분석 결과를 이용해, 에너지 효율화 방안을 상기 수요처에 제공하는 단계를 더 포함할 수 있다.(5) using the analysis result, it may further include the step of providing an energy efficiency improvement plan to the consumer.
더욱 바람직하게는, 상기 단계 (4)는,More preferably, the step (4) comprises:
(4-1) 상기 단계 (3)의 분석 결과를 기반으로 적어도 둘 이상의 공급처를 선정하는 단계; 및(4-1) selecting at least two suppliers based on the analysis result of step (3); and
(4-2) 상기 선정된 적어도 둘 이상의 공급처를 조합하여 추천하는 단계를 포함할 수 있다.(4-2) may include a step of recommending a combination of at least two or more of the selected suppliers.
더더욱 바람직하게는, 상기 단계 (5)는,Even more preferably, the step (5) comprises:
(5-1) 상기 단계 (4-1)에서 선정된 적어도 둘 이상의 공급처의 에너지 효율화 제안을 조합하여, 최적화된 에너지 효율화 방안을 도출하는 단계; 및(5-1) deriving an optimized energy efficiency improvement plan by combining the energy efficiency improvement proposals of at least two suppliers selected in the step (4-1); and
(5-2) 상기 도출된 최적화된 에너지 효율화 방안을 상기 수요처에 제공하는 단계를 포함할 수 있다.(5-2) may include providing the derived optimized energy efficiency plan to the consumer.
바람직하게는, 상기 단계 (4) 이후에는,Preferably, after step (4),
(6) 각 공급처의 에너지 효율화 결과를 분석하여 공급처별 점수를 산출하고, 상기 산출한 점수에 따른 순위를 부여하는 단계를 더 포함하되,(6) analyzing the energy efficiency results of each supplier, calculating a score for each supplier, and further comprising the step of giving a ranking according to the calculated score,
상기 단계 (6)의 공급처별 분석 결과, 점수 및 순위 중 적어도 하나 이상을 이용해 공급처를 추천할 수 있다.A supplier may be recommended by using at least one of the analysis result, score, and rank of each supplier in step (6).
본 발명에서 제안하고 있는 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법에 따르면, 설비별 실측 데이터인 서브미터링 데이터를 분석한 분석 결과와 공급처의 에너지 효율화 제안을 분석하여, 공급처 추천이 필요한 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 추천함으로써, 공급처는 영업비용을 줄이고 실제 데이터를 이용한 최적의 솔루션을 제공할 수 있고, 수요처의 상황과 공급처의 에너지 효율화 제안에 대한 정량적 분석에 기반한 추천으로, 공급처 추천에 대한 신뢰도를 높이고, 수요처의 ROI(Return On Investment)를 정량화하여 시설 투자에 대한 투자 효과의 예측이 가능토록 하여 만족도를 향상시킬 수 있다.According to the supplier recommendation method based on the submetering data proposed in the present invention, the analysis result of analyzing submetering data, which is actual measurement data for each facility, and the energy efficiency proposal of the supplier are analyzed, and the supplier recommendation is optimized according to the demand. By recommending the source of supply, the supplier can reduce operating costs and provide an optimal solution using actual data, and increase the reliability of the supplier recommendation by making a recommendation based on quantitative analysis of the situation of the consumer and the energy efficiency proposal of the supplier. , it is possible to improve satisfaction by quantifying the ROI (Return On Investment) of the demanding party to predict the investment effect on facility investment.
도 1은 종래의 에너지 효율화 시장을 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법의 구현을 위한 플랫폼을 설명하기 위해 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법의 구현을 위한 플랫폼의 구성을 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법의 흐름을 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법에서, 수요처로부터 에너지 효율화 요구를 수신하여 공급처를 추천하는 흐름을 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법에서, 복수의 공급처를 조합하여 추천하기 위한 단계 S400의 세부적인 흐름을 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법에서, 복수의 공급처를 조합하여 에너지 효율화 방안을 도출하기 위한 단계 S500의 세부적인 흐름을 도시한 도면.1 is a view showing a conventional energy efficiency market.
2 is a diagram illustrating a platform for implementing a supplier recommendation method based on submetering data according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a configuration of a platform for implementing a supplier recommendation method based on submetering data according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a flow of a supplier recommendation method based on submetering data according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a flow of recommending a supplier by receiving an energy efficiency request from a demander in a method for recommending a supplier based on submetering data according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating a detailed flow of step S400 for combining and recommending a plurality of suppliers in a method for recommending a supplier based on submetering data according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram illustrating a detailed flow of step S500 for deriving an energy efficiency method by combining a plurality of suppliers in a method for recommending a supplier based on submetering data according to an embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일한 부호를 사용한다.Hereinafter, preferred embodiments will be described in detail so that those of ordinary skill in the art can easily practice the present invention with reference to the accompanying drawings. However, in describing the preferred embodiment of the present invention in detail, if it is determined that a detailed description of a related known function or configuration may unnecessarily obscure the gist of the present invention, the detailed description thereof will be omitted. In addition, the same reference numerals are used throughout the drawings for parts having similar functions and functions.
덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 ‘연결’ 되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’ 되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 ‘간접적으로 연결’ 되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 ‘포함’ 한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.In addition, throughout the specification, when a part is 'connected' with another part, it is not only 'directly connected' but also 'indirectly connected' with another element interposed therebetween. include In addition, "including" a certain component means that other components may be further included, rather than excluding other components, unless otherwise stated.
도 1은 종래의 에너지 효율화 시장을 도시한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 종래의 에너지 효율화 시장은, 수요처와 공급처 사이의 양방향 정보 비대칭성이 존재하였다. 즉, 공급처는 제한된 수요처로 인해 과도한 실사 및 영업비용이 발생하였고, 부정확한 정보로 인해 비용이 증가하였다. 이러한 비용 증가는 수요처에의 비용 증가로 이어지므로 과도한 투자비용이 발생하게 되며, EMS(Energy Management System) 등에 대한 중복 투자가 발생하였다. 또한, 공급처의 기술이 다양하고, 구축비용이나 성과 등에 대한 정보가 불투명하여 수요처는 최적의 솔루션을 확보하기 어려운 문제가 있었다. 이같이, 종래의 에너지 효율화 시장에 따르면, 수요처와 공급처가 모두 비용 증가와 잠재적 기회 상실로 인한 손해를 얻게 되었다.1 is a view showing a conventional energy efficiency market. As shown in FIG. 1, in the conventional energy efficiency market, there was a bidirectional information asymmetry between a demand source and a supplier. In other words, the supplier incurs excessive due diligence and operating expenses due to limited demand, and the cost increases due to inaccurate information. Such an increase in cost leads to an increase in cost to the consumer, resulting in excessive investment cost, and overlapping investment in EMS (Energy Management System). In addition, there was a problem in that it was difficult for the demander to secure an optimal solution because the technology of the supplier was diverse and the information on the construction cost or performance was not clear. As described above, according to the conventional energy efficiency market, both the demand and supply sources have suffered losses due to increased cost and potential loss of opportunity.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법의 구현을 위한 플랫폼을 설명하기 위해 도시한 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법의 구현을 위한 플랫폼은, 에너지 효율화 플랫폼으로서, 에너지 효율화가 필요한 수요처와, 에너지 효율화 설비, 에너지 관리 시스템 및 에너지 진단 컨설팅 서비스 중 적어도 하나를 제공하는 공급처가 설비별 실측 데이터인 서브미터링 데이터를 공유함으로써, 정보의 비대칭성을 해소할 수 있다. 특히, 실측 데이터인 서브미터링 데이터를 기반으로 수요처에 최적의 공급처를 추천하여 수요처가 공급처를 쉽게 선택할 수 있고, 공급처는 영업에 의존하는 것이 아니라 정량적인 데이터를 기반으로 다른 공급처와 경쟁할 수 있다. 보다 구체적으로, 공급처는 수요처의 특성을 파악하여 잠재 고객을 정확하게 타겟팅할 수 있으므로, 적은 영업비용으로도 영업 확대를 할 수 있고, 공급가를 인하할 수 있다. 또한, 수요처는 기축 설비에 대한 에너지 효율화 정보를 얻을 수 있을 뿐 아니라, 최적의 솔루션 및 공급처의 선택이 가능하고, 중복투자를 방지할 수 있다.2 is a diagram illustrating a platform for implementing a supplier recommendation method based on submetering data according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2 , a platform for implementing the method for recommending a supplier based on submetering data according to an embodiment of the present invention is an energy efficiency platform. By sharing submetering data, which is actual measurement data for each facility, a supplier providing at least one of a management system and an energy diagnosis consulting service can resolve information asymmetry. In particular, the optimal supplier is recommended to the demander based on submetering data, which is actual measurement data, so that the consumer can easily select the supplier, and the supplier can compete with other suppliers based on quantitative data rather than relying on sales. More specifically, since the supplier can accurately target potential customers by identifying the characteristics of the demand, it is possible to expand the business with a small operating cost and reduce the supply price. In addition, consumers can obtain energy efficiency information for existing facilities, and can select the optimal solution and supplier, and prevent overlapping investment.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법의 구현을 위한 플랫폼의 구성을 도시한 도면이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법의 구현을 위한 플랫폼은, 플랫폼 서버(100)를 포함하여 구성될 수 있으며, 수요처 단말기(200) 및 공급처 단말기(300)를 포함하여 구성될 수 있다.3 is a diagram illustrating a configuration of a platform for implementing a supplier recommendation method based on submetering data according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 3 , the platform for implementing the method for recommending a supplier based on submetering data according to an embodiment of the present invention may be configured to include a platform server 100 , and a consumer terminal 200 . ) and the
플랫폼 서버(100)는, 공급처 추천이 필요한 수요처에, 에너지 효율화 설비, 에너지 관리 시스템 및 에너지 진단 컨설팅 서비스 중 적어도 하나를 제공하는 공급처를 추천할 수 있다. 즉, 플랫폼 서버(100)는, 에너지 효율화 플랫폼을 운영하면서, 에너지 효율화가 필요한 수요처와 공급처 사이에 서브미터링 데이터를 공유하고, 서브미터링 데이터 분석에 기반하여 수요처에 공급처를 추천할 수 있다. 즉, 플랫폼 서버(100)는, 수요처와 공급처를 사용자로 하는 다면 플랫폼(multi-sided platform)인 에너지 효율화 플랫폼을 운영하면서, 수요처와 공급처의 상호작용을 통해 서브미터링 데이터를 공유해 정보의 비대칭성을 해소하고, 수요처에 공급처를 추천할 수 있다.The platform server 100 may recommend a supplier that provides at least one of an energy efficiency facility, an energy management system, and an energy diagnosis consulting service to a demand that requires a supplier recommendation. That is, the platform server 100 may share submetering data between a demand source and a supplier requiring energy efficiency while operating the energy efficiency platform, and recommend a supplier to the demander based on the analysis of the submetering data. In other words, the platform server 100 operates an energy efficiency platform, which is a multi-sided platform with a demand source and a supply source as users, and shares submetering data through the interaction between the demand source and the supplier to reduce information asymmetry. It can solve the problem and recommend the supplier to the demand.
여기서, 서브미터링 데이터는, sub-metering 또는 behind the meter로 지칭하는, 한전에서 관리하는 전력량계 이외의 설비별 전력 및 에너지를 계측하는 장비 또는 시스템에서 측정된 실측 데이터를 의미할 수 있다. 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법은, 설비별 실제 계측 데이터로서, 객관적이고 정량적인 자료인 서브미터링 데이터를 이용하기 때문에, 객관적, 정량적 자료에 기반을 둔 신뢰도 높은 공급처 추천을 할 수 있다.Here, the sub-metering data, referred to as sub-metering or behind the meter, may mean actually measured data measured by equipment or systems for measuring power and energy for each facility other than the watt-hour meter managed by KEPCO. The supplier recommendation method based on submetering data according to an embodiment of the present invention uses submetering data, which is objective and quantitative data, as actual measurement data for each facility, so reliability based on objective and quantitative data A high supplier recommendation can be made.
따라서 플랫폼 서버(100)가 운영하는 에너지 효율화 플랫폼은, 수요처의 서브미터링의 실측 데이터를 온라인에서 공유할 수 있도록 함으로써, 정보의 비대칭성 해소 및 에너지 효율화 시장의 효율성 향상을 기대할 수 있는, O2O(Online to Offline) 플랫폼일 수 있다. 플랫폼 서버(100)는, 이와 같은 O2O 플랫폼을 이용해, 수요처에 공급처를 추천하고, 수요처의 요청에 따라 수요처에서 에너지 효율화를 달성할 수 있도록, 추천한 공급처를 수요처와 매칭해 줄 수 있다.Therefore, the energy efficiency platform operated by the platform server 100 enables online sharing of the submetering data of the demand source, thereby resolving information asymmetry and improving the efficiency of the energy efficiency market, O2O (Online) to Offline) platform. The platform server 100, using such an O2O platform, recommends a supplier to a consumer, and matches the recommended supplier with a consumer so that energy efficiency can be achieved in the consumer according to the request of the consumer.
수요처 단말기(200)는, 에너지 효율화가 필요한 수요처의 단말기일 수 있다. 수요처는, 다양한 형태의 공장 및 빌딩일 수 있으며, 업종별, 규모별로 분류할 수 있는데, 동일 업종의 경우 유사한 설비를 보유하거나, 공장 및 빌딩 등이 일반적으로 갖는 설비들이 존재할 수 있다. 수요처는, 수요처 단말기(200)를 이용해 플랫폼 서버(100)가 운영하는 에너지 효율화 플랫폼에 접속하여, 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 추천받을 수 있다. 또한, 유사 업종의 다른 수요처의 에너지 효율화 방안 및 그에 따른 결과나, 에너지 효율화 방안을 제공받을 수 있으며, 필요한 에너지 절감안을 요청할 수도 있다.The consumer terminal 200 may be a consumer terminal that requires energy efficiency. Demanders may be factories and buildings of various types, and may be classified by industry type and size. In the case of the same industry, similar facilities may be possessed, or facilities generally possessed by factories and buildings may exist. The consumer may connect to the energy efficiency platform operated by the platform server 100 using the consumer terminal 200 and receive a recommendation from a supplier optimized for the consumer. In addition, it is possible to receive the energy efficiency improvement plan of other consumers in the similar industry, the result thereof, and the energy efficiency improvement plan, and to request the necessary energy saving plan.
공급처 단말기(300)는, 에너지 효율화 설비, 에너지 관리 시스템 및 에너지 진단 컨설팅 서비스 중 적어도 하나를 제공하는 공급처의 단말기일 수 있다. 공급처는, 공급처 단말기(300)를 이용해 플랫폼 서버(100)가 운영하는 에너지 효율화 플랫폼에 접속하여, 수요처의 서브미터링 데이터 또는 플랫폼 서버(100)가 서브미터링 데이터를 분석한 분석 데이터를 제공받아 업종이나 수요처에 최적화된 에너지 효율화 제안을 제공할 수 있고, 잠재 고객을 타겟팅할 수 있다. 여기서, 공급처 단말기(300)는, 서브미터링 데이터를 직접 다운로드하여 이용할 수 있으나 온라인상에서 확인할 수도 있고, 플랫폼 서버(100)의 분석 데이터도 다운로드 또는 온라인 확인 등을 할 수 있다.The
한편, 수요처 단말기(200) 및 공급처 단말기(300)는, 네트워크를 통해 플랫폼 서버(100)가 운영하는 에너지 효율화 플랫폼에 접속할 수 있다. 여기서, 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN) 또는 부가가치 통신망(Value Added Network; VAN) 등과 같은 유선 네트워크나 이동 통신망(mobile radio communication network), 위성 통신망, 블루투스(Bluetooth), Wibro(Wireless Broadband Internet), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access), LTE(Long Term Evolution), 5G(5th Generation Mobile Telecommunication) 등과 같은 모든 종류의 무선 네트워크로 구현될 수 있다.Meanwhile, the consumer terminal 200 and the
본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법에서, 플랫폼 서버(100)는, 에너지 효율화 플랫폼을 운영하여 수요처의 설비별 실측 데이터인 서브미터링 데이터를 공급처에 제공하고, 서브미터링 데이터 기반의 효율화 분석을 통한 에너지 효율화 제안을 공급처로부터 제공받아 이를 분석하며, 분석 결과를 이용해 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 추천할 수 있다. 또한, 플랫폼 서버(100)는, 분석 결과를 이용해 수요처에 에너지 효율화를 제안할 수 있고, 수요처와 동종업계의 사례를 참고하여 수요처가 에너지 효율화를 할 수 있도록 함으로써, 에너지 효율화 방안의 신뢰도를 높이고 에너지 효율화가 확산되도록 할 수 있다.In the supplier recommendation method based on submetering data according to an embodiment of the present invention, the platform server 100 operates an energy efficiency platform to provide submetering data, which is actual measurement data for each facility of the consumer, to the supplier, It is possible to receive a proposal for energy efficiency through efficiency analysis based on metering data from the supplier and analyze it, and use the analysis result to recommend an optimized supplier for the demand. In addition, the platform server 100 can suggest energy efficiency to the demanding party using the analysis result, and by referring to the case of the demanding party and the same industry, the demanding party can improve energy efficiency, thereby increasing the reliability of the energy efficiency improvement plan and increasing the energy efficiency Efficiency can spread.
한편, 플랫폼 서버(100)가 운영하는 에너지 효율화 플랫폼에서 수요처와 공급처가 데이터를 공유하고, 공급처 추천을 통해 수요처와 공급처를 매칭함으로써, 다양한 공급처의 솔루션을 수요처에 제공할 수 있고, 수요처는 최적의 솔루션을 선택할 수 있으므로, 공급처 중 저효율 업체는 퇴출당하고 비용은 낮출 수 있어, 에너지 효율화 시장의 선순환이 이루어질 수 있다.On the other hand, in the energy efficiency platform operated by the platform server 100, by sharing data between the demanding and supplying sources, and matching the demanding and supplying sources through supplier recommendation, solutions of various suppliers can be provided to the demanding parties, and the demanders are optimal By choosing a solution, low-efficiency companies among suppliers can be expelled and costs can be lowered, creating a virtuous cycle in the energy-efficient market.
표 1은 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법에서, 플랫폼 서버(100)가 운영하는 에너지 효율화 플랫폼의 기능을 기존 방식과 비교하여 표시한 것이다. 표 1에서 확인할 수 있는 바와 같이, 플랫폼 서버(100)가 운영하는 에너지 효율화 플랫폼(O2O 플랫폼)을 이용하면, 기존의 다이렉트 마케팅 형태의 에너지 효율화 시장을 변화시켜, 수요처와 공급처의 불편 및 요구 사항을 해결하고, 에너지 효율화 시장의 확대 및 신규 시장 창출을 할 수 있다.Table 1 shows the functions of the energy efficiency platform operated by the platform server 100 in comparison with the existing method in the supplier recommendation method based on submetering data according to an embodiment of the present invention. As can be seen in Table 1, if the energy efficiency platform (O2O platform) operated by the platform server 100 is used, the existing direct marketing type of energy efficiency market is changed, and inconveniences and requirements of consumers and suppliers are reduced. It can solve the problem, expand the energy efficiency market and create a new market.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법의 흐름을 도시한 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법은, 공급처 추천이 필요한 수요처에, 에너지 효율화 설비, 에너지 관리 시스템 및 에너지 진단 컨설팅 서비스 중 적어도 하나를 제공하는 공급처를 추천하는 플랫폼 서버(100)가, 설비별 실측 데이터인 서브미터링 데이터를 수요처로부터 수집하는 단계(S100), 수집된 서브미터링 데이터를 공급처에 제공하는 단계(S200), 공급처로부터 수신한 에너지 효율화 제안 및 수집된 서브미터링 데이터를 분석하는 단계(S300), 및 분석 결과를 이용해 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 추천하는 단계(S400)를 포함하여 구현될 수 있으며, 단계 S300 이후에, 분석 결과를 이용해 에너지 효율화 방안을 수요처에 제공하는 단계(S500) 및 각 공급처의 에너지 효율화 결과를 분석하여 공급처별 점수를 산출하고, 산출한 점수에 따른 순위를 부여하는 단계(S600)를 더 포함하여 구현될 수 있다. 4 is a diagram illustrating a flow of a supplier recommendation method based on submetering data according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 4 , in the method for recommending a supplier based on submetering data according to an embodiment of the present invention, at least one of an energy efficiency facility, an energy management system, and an energy diagnosis consulting service to a demand that requires a supplier recommendation. The platform server 100 that recommends a supplier that provides a step (S100) of collecting submetering data that is actual measurement data for each facility from a source of demand (S100), a step of providing the collected submetering data to a source of supply (S200), receiving from the source It may be implemented including a step (S300) of analyzing one energy efficiency proposal and the collected submetering data, and a step (S400) of recommending an optimized supplier for the demander using the analysis result, and after step S300, the analysis A step (S500) of providing an energy efficiency improvement plan to the demanding party using the result and the step (S600) of calculating a score for each supplier by analyzing the energy efficiency result of each supplier, and assigning a rank according to the calculated score. can be
단계 S100에서는, 설비별 실측 데이터인 서브미터링 데이터를 수요처로부터 수집할 수 있다. 보다 구체적으로, 단계 S100에서는, 플랫폼 서버(100)가, 수집된 서브미터링 데이터에 설비 종류별, 정격별로 태깅(tagging)을 하여 저장 및 관리할 수 있다.In step S100, submetering data, which is actual measurement data for each facility, may be collected from a demand source. More specifically, in step S100, the platform server 100 may store and manage the collected submetering data by tagging each equipment type and rating.
단계 S200에서는, 수집된 서브미터링 데이터를 공급처에 제공할 수 있다. 이때, 단계 S200에서는, 플랫폼 서버(100)가 수집된 서브미터링 데이터를 공급처에 제공하되, 개별 수요처의 식별이 불가능한 비식별 데이터로 제공할 수 있다. 따라서 개별 수요처의 정보가 지나치게 공개되는 것을 막고, 공급처의 수요처 식별을 통한 에너지 효율화 플랫폼 외부의 거래를 막을 수 있다.In step S200, the collected submetering data may be provided to a supplier. At this time, in step S200, the platform server 100 may provide the collected submetering data to the supplier, but may provide it as non-identified data that cannot be identified by the individual demander. Therefore, it is possible to prevent excessive disclosure of information of individual consumers, and to prevent transactions outside the energy efficiency platform through identification of suppliers of suppliers.
또한, 단계 S200에서는, 설비 종류별, 업종별 및 정격별 중 적어도 하나로 분류된 서브미터링 데이터를 공급처에 제공할 수 있다. 또한, 공급처의 업무 분야에 따라 태깅된 서브미터링 데이터를 분류하여, 필요한 데이터를 제공할 수 있다. 예를 들어, 공급처가 Compressor 업체면 Compressor에 대한 서브미터링 데이터를 제공함으로써, 다른 데이터에 대한 무단 유출을 막고 안전하고 효율적인 서브미터링 데이터의 공유가 가능하도록 할 수 있다.In addition, in step S200, the submetering data classified at least one of the equipment type, industry type, and rating type may be provided to the supplier. In addition, it is possible to provide necessary data by classifying the tagged submetering data according to the business field of the supplier. For example, if the supplier is a compressor company, it is possible to prevent unauthorized leakage of other data and to enable safe and efficient sharing of submetering data by providing submetering data for the compressor.
실시예에 따라서는, 단계 S200에서는, 수요처 또는 공급처로부터 입력받은 검색어 또는 분류 카테고리 등에 따라 검색을 수행하고, 수요처 또는 공급처에 검색 데이터를 제공할 수 있다. 이때, 단계 S200에서는, 수요처 또는 공급처의 권한에 따라 검색 수준을 상이하게 설정할 수 있다.According to an embodiment, in step S200 , a search may be performed according to a search word or a classification category input from the demand or supply source, and the search data may be provided to the demand or supply source. In this case, in step S200, the search level may be set differently according to the authority of the demand or supply.
한편, 단계 S200에서는, 플랫폼 서버(100)에서 설비별, 업종별, 계시별로 분석된 서브미터링 데이터를 공급처에 제공할 수 있다. 예를 들어, 공급처가 에너지 효율화 업체인 경우, 플랫폼 서버(100)는 다양한 수요처에 대한 에너지 모니터링 데이터와 각 수요처의 설비별 에너지 데이터 등을 분석하여 분석된 서브미터링 데이터를 공급처에 제공할 수 있다. 또한, 공급처가 에너지 컨설팅 업체인 경우에는, 서브미터링 데이터를 분석하여 에너지 컨설팅을 위한 데이터를 제공할 수도 있다.On the other hand, in step S200, the platform server 100 may provide submetering data analyzed by equipment, industry, and timekeeping to the supplier. For example, if the supplier is an energy efficiency company, the platform server 100 may provide the submetering data analyzed by analyzing energy monitoring data for various demanding sources and energy data for each facility of each demanding source to the supplier. In addition, when the supplier is an energy consulting company, data for energy consulting may be provided by analyzing submetering data.
단계 S300에서는, 공급처로부터 수신한 에너지 효율화 제안 및 수집된 서브미터링 데이터를 분석할 수 있다. 즉, 공급처는, 단계 S200에서 제공받은 서브미터링 데이터를 분석하여 에너지 효율화 제안을 플랫폼 서버(100)가 운영하는 에너지 효율화 플랫폼에 업로드할 수 있으며, 단계 S300에서는 플랫폼 서버(100)가 공급처가 업로드한 에너지 효율화 제안을 분석할 수 있다.In step S300, the energy efficiency proposal received from the supplier and the collected submetering data may be analyzed. That is, the supplier may upload the energy efficiency proposal to the energy efficiency platform operated by the platform server 100 by analyzing the submetering data provided in step S200, and in step S300, the platform server 100 is uploaded by the supplier Energy efficiency proposals can be analyzed.
특히, 단계 S300에서는, 단계 S100에서 수요처로부터 수집한 서브미터링 데이터를 기반으로, 공급처로부터 수신한 에너지 효율화 제안을 정량적으로 분석할 수 있다. 따라서 공급처에서 수신한 에너지 효율화 제안을 실측 데이터 기반으로 정량적 분석하기 때문에, 공급처의 에너지 효율화 제안을 객관적으로 평가할 수 있으며, 공급처의 에너지 효율화 제안을 해당 수요처에 최적화할 수 있다. 이와 같이, 단계 S300에서는, 에너지 효율화 제안을 수요처의 서브미터링 데이터를 이용해 정량적으로 분석하고 평가하기 때문에, 이하에서 상세히 설명할 단계 S400의 공급처 추천에 대한 신뢰도를 높일 수 있다.In particular, in step S300, the energy efficiency proposal received from the supplier may be quantitatively analyzed based on the submetering data collected from the consumer in step S100. Therefore, since the energy efficiency proposal received from the supplier is quantitatively analyzed based on actual data, the energy efficiency proposal from the supplier can be objectively evaluated and the energy efficiency proposal from the supplier can be optimized for the corresponding demand. As described above, in step S300, since the energy efficiency proposal is quantitatively analyzed and evaluated using submetering data of the consumer, the reliability of the supplier recommendation in step S400, which will be described in detail below, can be increased.
단계 S400에서는, 분석 결과를 이용해, 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 추천할 수 있다. 이때, 단계 S400에서 추천하는 공급처는 하나 이상일 수 있으며, 복수 공급처의 조합으로 추천할 수도 있고, 수요처 하나에 복수의 공급처를 추천하거나 다수의 수요처에 하나의 공급처를 추천할 수도 있다. 예를 들어, 단계 S400에서는, 에너지 효율화 설비, 에너지 관리 시스템 및 에너지 진단 컨설팅 서비스 등을 제공하는 A 공급처 하나를 추천할 수 있으나, 에너지 효율화 설비를 제공하는 A 공급처, 에너지 관리 시스템을 제공하는 B 공급처, 에너지 진단 컨설팅 서비스를 제공하는 C 공급처를 조합하여 추천할 수도 있다. 이와 같이 공급처를 조합하여 추천하는 구성에 대해서는 추후 도 6을 참조하여 상세히 설명하도록 한다.In step S400, using the analysis result, it is possible to recommend an optimized supplier suitable for the consumer. In this case, there may be more than one supplier recommended in step S400, a combination of a plurality of suppliers may be recommended, a plurality of suppliers may be recommended to one consumer, or a single supplier may be recommended to a plurality of consumers. For example, in step S400, one supplier A that provides energy efficiency facilities, an energy management system, and an energy diagnosis consulting service may be recommended, but supplier A that provides energy efficiency facilities and supplier B provides an energy management system. , it is also possible to recommend a combination of supplier C that provides energy diagnosis consulting services. The configuration recommended by combining the suppliers in this way will be described in detail later with reference to FIG. 6 .
한편, 단계 S400에서는, 공급처의 에너지 효율화에 대한 ROI(Return on investment, 투자자본수익률)를 분석한 결과를 이용해, 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 추천할 수 있다.Meanwhile, in step S400 , an optimized supplier may be recommended according to the demand by using the result of analyzing the return on investment (ROI) for the energy efficiency improvement of the supplier.
보다 구체적으로, 플랫폼 서버(100)는, 공급처의 에너지 효율화 실행을 추적 및 분석하고, 절감액을 정산할 수 있는데, 단계 S400에서는, 공급처의 이전 에너지 효율화 실행 결과를 반영하여 공급처를 추천할 수 있다. 플랫폼 서버(100)는, 에너지 효율화 플랫폼상에서 효율화 결과를 트래킹 함으로써 에너지 절감 비용을 정산할 수 있으며, 공급처의 에너지 효율화 제안이 설비 구축 등의 실행 후에 일치하는지를 확인하고, 공급처 또는 에너지 효율화 설비를 평가하여 등급을 설정할 수 있다.More specifically, the platform server 100 may track and analyze the energy efficiency implementation of the supplier, and calculate the savings. In step S400, the supplier may be recommended by reflecting the previous energy efficiency implementation result of the supplier. The platform server 100 can settle the energy saving cost by tracking the efficiency result on the energy efficiency platform, check whether the supplier's energy efficiency proposal is consistent after execution of facility construction, etc., and evaluate the supplier or energy efficiency facility You can set the grade.
여기서, 정산은 설비의 효율화 이전과 효율화 이후의 절감액을 계산하는 것을 의미하며, 에너지 효율화 비용을 선투자했을 때, 에너지 절감 비용을 페이백(payback) 받을 수도 있다. 또한, ROI는 투자비/절감액으로 계산될 수 있으므로, 플랫폼 서버(100)는, 요금 정산에서 계산된 절감액을 이용해 ROI를 계산하고, 수요처 에너지 ROI 결과를 추적 및 분석할 수 있다.Here, the settlement means calculating the amount of savings before and after the efficiency improvement of the facility, and when the energy efficiency cost is pre-invested, the energy saving cost may be paid back. In addition, since the ROI can be calculated as an investment cost/reduction amount, the platform server 100 can calculate the ROI using the savings calculated in the fee settlement, and track and analyze the energy ROI result of the consumer.
보다 구체적으로, 전력 요금 절감액은 전력사용량 절감으로 인한 전력 요금 절감액을 의미하며, 계절별, 시간별 요금 체계에 따라 전력 절감량과 전력 요금 절감액은 선형적이지 않을 수 있다. 한편, 전력 절감량은 효율화 설비 투입 이전의 전력 사용량을 기준(baseline)으로 설정하고, 효율화 설비 투입 이후의 전력 사용량과 설정된 기준의 차이를 계산할 수 있다. 동일 설비라 하더라도 외기 온도 변화에 따라 연중 또는 시간당 전력 사용량은 다르게 되므로, 기준의 설정은 계절별 전력 사용량 편차 등을 고려할 때 1년 정도의 데이터가 확보되어 있는 경우에 가장 합리적일 수 있다. 예를 들어, 여름과 겨울의 설비의 시간당 전력 사용량이 30% 정도 차이가 난다고 하면, 기준을 여름에 잡았는지, 겨울에 잡았는지에 따라 전력 절감량 및 이를 이용한 전력 요금 절감액, ROI에 큰 차이가 발생하게 된다. 따라서, 정확한 ROI 분석을 위해서는, 전력 사용량의 기준 설정이 중요하다.More specifically, the amount of electricity cost savings means a reduction in electricity rates due to reduction in electricity consumption, and the amount of power savings and the amount of electricity savings may not be linear according to season and hourly rate systems. On the other hand, the amount of power saving may be set as a baseline for the amount of power consumption before the input of the efficiency facility, and the difference between the power usage after the input of the efficiency facility and the set standard may be calculated. Even in the same facility, power consumption varies throughout the year or hourly depending on the change in outdoor temperature, so the setting of the standard may be most reasonable when data for about a year is secured in consideration of seasonal variation in power usage, etc. For example, if there is a 30% difference in the hourly power usage of facilities in summer and winter, there is a big difference in the amount of power saved, the amount of electricity bill savings, and ROI depending on whether the standard is set in summer or winter. will do Therefore, for accurate ROI analysis, it is important to set a reference value of power usage.
본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법에서, 플랫폼 서버(100)는, 2주 정도의 데이터를 이용해 기준을 설정하고 예상 절감액을 산출하는 기존의 에너지 절감 사업과는 달리, 서브미터링 데이터를 통해 장기간의 수요처 데이터를 확보한 상태에서 공급처가 정확한 기준(baseline)을 설정할 수 있으므로 예상 절감액 및 ROI 정확도가 높아지고, 정확한 기준 설정을 기초로 효율화 제안을 할 수 있으며, 공급처에서 장기간 데이터를 기반으로 선별적으로 수요처를 선정할 수 있다.In the supplier recommendation method based on submetering data according to an embodiment of the present invention, the platform server 100 sets a standard using data for about two weeks and calculates the expected savings. On the other hand, since the supplier can set an accurate baseline while obtaining long-term demand data through submetering data, the expected savings and ROI accuracy are increased, and efficiency proposals can be made based on the accurate standard setting, and the supplier can Based on long-term data, customers can be selectively selected.
또한, 단계 S400에서는, 공급처의 에너지 효율화에 대한 성과를 추적하되, 각 설비에 대한 에너지 효율화 방법 및 에너지 효율화 설비의 성과를 추적하여 분석한 결과를 이용해, 상기 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 추천할 수 있다. 즉, 플랫폼 서버(100)는, 사이트 전체에 따른 성과 추적뿐 아니라, 개별 설비 예를 들어, 압출기별, 사출기별, 압출기 모델별, 사출기 모델별, 컴프레서 용량별 등 개별적인 항목에 대한 에너지 효율화 방법 및 에너지 효율화 성과를 추적하여 분석할 수 있다. 단계 S400에서는, 이와 같은 플랫폼 서버(100)의 개별 설비에 대한 추적 및 분석 결과를 이용해 공급처를 추천할 수 있다. 이와 같이, 공급처의 에너지 효율화 제안 이외에도 플랫폼 서버(100)의 구체적인 공급처별, 설비별 에너지 효율화 성과를 수요처에 정량적으로 제공하고 이에 기반하여 공급처를 추천함으로써, 신뢰도를 향상시킬 수 있다.In addition, in step S400, the performance of the energy efficiency improvement of the supplier is tracked, and an optimized supplier suitable for the demand can be recommended using the result of tracking and analyzing the energy efficiency method for each facility and the performance of the energy efficiency facility. have. That is, the platform server 100 not only tracks performance according to the entire site, but also individual equipment, for example, by extruder, by injection machine, by extruder model, by injection machine model, by compressor capacity, etc. Energy efficiency method and Energy efficiency performance can be tracked and analyzed. In step S400, a supplier may be recommended using the tracking and analysis results for individual facilities of the platform server 100 as described above. In this way, in addition to the energy efficiency proposal of the supplier, the reliability can be improved by quantitatively providing the specific energy efficiency performance for each supplier and each facility of the platform server 100 to the consumer and recommending the supplier based on this.
한편, 단계 S400은, 해당 수요처와 동종업계 또는 동종 설비를 가진 수요처에 대하여 플랫폼 서버(100)가 추적 및 분석한 수요처 에너지 ROI 결과를 이용해, 수요처에 맞는 최적화 된 공급처를 추천할 수 있다.Meanwhile, in step S400, the platform server 100 tracks and analyzes the energy ROI result of the customer with respect to the customer and the customer having the same industry or the same equipment to recommend an optimized supplier suitable for the demand.
단계 S500에서는, 분석 결과를 이용해, 에너지 효율화 방안을 수요처에 제공할 수 있다. 단계 S500에서는, 단계 S300에서 서브미터링 데이터를 기반으로 공급처로부터 수신한 에너지 효율화 제안을 분석한 정량적인 분석 결과를 포함하는 에너지 효율화 방안을 수요처에 제안할 수 있다. 실시예에 따라서, 에너지 효율화 방안은 리포트 또는 제안서의 형태로 생성되어 수요처에 제안될 수 있으며, 단계 S400에서 추천한 공급처 정보가 포함될 수도 있다. 이때, 에너지 효율화 방안은, ROI(Return on investment, 투자자본수익률)를 포함할 수 있다. 또한, 에너지 효율화 방안은, 서브미터링 데이터에 따른 업종별 에너지 효율화 방안, 개별 설비별 에너지 효율화 방안을 포함할 수 있다. 따라서 구체적인 업종별, 설비별 방안을 통해 수요처가 공급처를 선택하고 투자하기 위한 결정에 도움을 줄 수 있다.In step S500 , an energy efficiency improvement plan may be provided to the consumer by using the analysis result. In step S500, an energy efficiency plan including a quantitative analysis result of analyzing the energy efficiency proposal received from the supplier based on the submetering data in step S300 may be proposed to the consumer. According to an embodiment, the energy efficiency improvement plan may be generated in the form of a report or a proposal and proposed to the demanding party, and information on the supplying party recommended in step S400 may be included. In this case, the energy efficiency improvement plan may include return on investment (ROI). In addition, the energy efficiency improvement plan may include an energy efficiency improvement plan for each industry type and an energy efficiency improvement plan for each individual facility according to the submetering data. Therefore, the specific industry and facility-specific measures can help the demander in selecting a supplier and making an investment decision.
한편, 단계 S500에서는, 수요처와 동종업계의 에너지 효율화 방법 및 결과를 수요처에 제공할 수 있다. 동종업계의 경우 유사 설비를 보유한 경우가 많으므로, 수요처의 동종업계의 구체적인 에너지 효율화 방법과 그에 따른 결과 등을 제공하여, 해당 에너지 효율화 방안에 대한 신뢰도를 높이고, 우수 사례의 벤치마킹 및 효율화 확산이 가능하도록 할 수 있다.Meanwhile, in step S500 , the energy efficiency improvement method and results of the consumer and the same industry may be provided to the consumer. Since many companies in the same industry have similar facilities, it is possible to increase the reliability of the energy efficiency measures by providing specific energy efficiency methods of the same industry of the demanding party and the results thereof, and benchmarking and spreading of best practices for efficiency can make it
단계 S600에서는, 각 공급처의 에너지 효율화 결과를 분석하여 공급처별 점수를 산출하고, 산출한 점수에 따른 순위를 부여할 수 있다. 보다 구체적으로는, 각 공급처의 에너지 효율화가 수행된 후에, 플랫폼 서버(100)는 각 공급처의 에너지 효율화 결과를 분석하여 DB화하고, 분석된 총 투자비용, ROI 등을 기반으로 각 공급처의 에너지 효율화에 대한 점수를 산출할 수 있다. 또한, 산출된 점수에 기반하여 공급처별 순위를 부여하고 관리할 수 있다.In step S600 , a score for each supplier may be calculated by analyzing the result of energy efficiency improvement of each supplier, and a ranking may be given according to the calculated score. More specifically, after the energy efficiency improvement of each supplier is performed, the platform server 100 analyzes the energy efficiency results of each supplier and converts it into a DB, and energy efficiency of each supplier based on the analyzed total investment cost, ROI, etc. score can be calculated. In addition, it is possible to assign and manage a ranking for each supplier based on the calculated score.
이렇게 산출된 점수 및 순위 등을 이용해 수요처에 공급처를 추천할 수 있다. 즉, 추후 다른 수요처에 공급처를 추천할 때에, 단계 S400에서는 공급처 추천 시에 공급처의 에너지 효율화 제안 이외에도 공급처의 이전 에너지 효율화 실행 결과를 반영하여 공급처를 추천할 수 있는데, 이때, 단계 S600의 공급처별 분석 결과, 점수 및 순위 중 적어도 하나 이상을 이용해 공급처를 추천할 수 있다.A supplier can be recommended to a demand by using the score and ranking calculated in this way. That is, when recommending a supplier to another demand source later, in step S400, in addition to the energy efficiency proposal of the supplier when recommending the supplier, the supplier may be recommended by reflecting the previous energy efficiency execution result of the supplier. At this time, the analysis by supplier in step S600 A supplier may be recommended using at least one of a result, a score, and a ranking.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법에서, 수요처로부터 에너지 효율화 요구를 수신하여 공급처를 추천하는 흐름을 도시한 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법은, 단계 S400 이전에, 수요처로부터 에너지 효율화 요구를 수신하는 단계(S10)를 더 포함하여 구현될 수 있다.5 is a diagram illustrating a flow of recommending a supplier by receiving an energy efficiency request from a demander in a method for recommending a supplier based on submetering data according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 5 , the method for recommending a supplier based on submetering data according to an embodiment of the present invention further includes the step (S10) of receiving an energy efficiency request from the consumer before step S400. can be
즉, 단계 S10에서는, 수요처로부터 에너지 효율화 요구를 수신할 수 있고, 단계 S400에서는, 단계 S10의 수요처의 에너지 효율화 요구 및 단계 S300에서 분석한 공급처의 에너지 효율화 제안을 매칭하여, 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 선정하여 추천할 수 있다. 보다 구체적으로, 단계 S400에서는, 수요처의 에너지 효율화 요구를 구성하는 세부 구성요소와, 단계 S300에서 분석한 공급처의 에너지 효율화 제안 및 수요처의 서브미터링 데이터의 분석 결과의 세부 구성요소를 비교하여, 수요처에 최적화된 공급처를 선정하여 추천할 수 있다. 따라서 단계 S400에서는, 수요처의 구체적인 에너지 효율화 요구에 대하여, 이에 대한 최적화된 대응이 가능한 공급처를 선정하여 추천할 수 있다.That is, in step S10, a request for energy efficiency improvement may be received from the consumer, and in step S400, the energy efficiency request of the consumer in step S10 and the energy efficiency improvement proposal of the supplier analyzed in step S300 are matched, and an optimized supplier suitable for the consumer can be selected and recommended. More specifically, in step S400, detailed components constituting the energy efficiency improvement request of the consumer are compared with the detailed components of the analysis result of the energy efficiency proposal of the supplier analyzed in step S300 and the submetering data of the consumer, and Optimized suppliers can be selected and recommended. Therefore, in step S400 , with respect to the specific energy efficiency demand of the demanding party, a supplier capable of an optimized response may be selected and recommended.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법에서, 복수의 공급처를 조합하여 추천하기 위한 단계 S400의 세부적인 흐름을 도시한 도면이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법의 단계 S400은, 분석 결과를 기반으로 적어도 둘 이상의 공급처를 선정하는 단계(S410) 및 선정된 적어도 둘 이상의 공급처를 조합하여 추천하는 단계(S420)를 포함하여, 복수의 공급처를 조합해 추천할 수 있다.6 is a diagram illustrating a detailed flow of step S400 for combining and recommending a plurality of suppliers in a method for recommending a supplier based on submetering data according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 6 , the step S400 of the method for recommending a supplier based on submetering data according to an embodiment of the present invention includes the step of selecting at least two suppliers based on the analysis result (S410) and the selected Including the step ( S420 ) of combining and recommending at least two or more suppliers, a plurality of suppliers may be combined and recommended.
단계 S410에서는, 단계 S300의 분석 결과를 기반으로 적어도 둘 이상의 공급처를 선정할 수 있다. 이때, 에너지 효율화 설비, 에너지 관리 시스템, 에너지 진단 컨설팅 서비스 등 필요한 분야에 따라 각각의 공급처를 선정할 수 있다.In step S410, at least two or more suppliers may be selected based on the analysis result of step S300. In this case, each supplier may be selected according to necessary fields such as energy efficiency facilities, energy management systems, and energy diagnosis consulting services.
단계 S420에서는, 선정된 적어도 둘 이상의 공급처를 조합하여 추천할 수 있다. 이때, 단계 S420에서는, 각 공급처의 ROI 결과 등을 참조하여, 최적의 공급처 조합을 생성하고 추천할 수 있다.In step S420, at least two or more selected suppliers may be combined and recommended. In this case, in step S420 , an optimal supplier combination may be generated and recommended by referring to the ROI result of each supplier.
실시예에 따라서는, 단계 S400에서는, 인공지능 기반 추천 알고리즘을 이용해 공급처 추천을 할 수 있으며, 예를 들어 협업 필터링 또는 딥러닝을 이용한 추천 알고리즘을 사용할 수 있다.According to an embodiment, in step S400, a supplier may be recommended using an artificial intelligence-based recommendation algorithm, for example, a recommendation algorithm using collaborative filtering or deep learning may be used.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법에서, 복수의 공급처를 조합하여 에너지 효율화 방안을 도출하기 위한 단계 S500의 세부적인 흐름을 도시한 도면이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법의 단계 S500은, 선정된 적어도 둘 이상의 공급처의 에너지 효율화 제안을 조합하여, 최적화된 에너지 효율화 방안을 도출하는 단계(S510) 및 도출된 최적화된 에너지 효율화 방안을 수요처에 제공하는 단계(S520)를 포함하여, 복수의 공급처를 조합하여 에너지 효율화 방안을 도출할 수 있다.7 is a diagram illustrating a detailed flow of step S500 for deriving an energy efficiency method by combining a plurality of suppliers in a method for recommending a supplier based on submetering data according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 7 , in step S500 of the method for recommending a supplier based on submetering data according to an embodiment of the present invention, an optimized energy efficiency improvement method by combining the energy efficiency proposals of at least two selected suppliers Including the step of deriving (S510) and the step of providing the derived optimized energy efficiency improvement plan to the demanding party (S520), it is possible to derive an energy efficiency improvement plan by combining a plurality of suppliers.
단계 S510에서는, 단계 S410에서 선정된 적어도 둘 이상의 공급처의 에너지 효율화 제안을 조합하여, 최적화된 에너지 효율화 방안을 도출할 수 있다. 단계 S510에서는, 수요처의 서브미터링 데이터를 이용해 각 공급처의 에너지 효율화 제안을 수정 및 조합할 수 있고, 이를 통해 해당 수요처에 최적화된 에너지 효율화 방안을 도출할 수 있다.In step S510, an optimized energy efficiency plan may be derived by combining the energy efficiency proposals of at least two suppliers selected in step S410. In step S510, the energy efficiency proposals of each supplier may be modified and combined using the sub-metering data of the consumers, and thus, an energy efficiency improvement plan optimized for the corresponding demand may be derived.
단계 S520에서는, 도출된 최적화된 에너지 효율화 방안을 수요처에 제공할 수 있다. 제공된 에너지 효율화 방안을 살펴본 수요처는, 추천받은 공급처 중에서 에너지 효율화 실행을 위한 공급처를 선택할 수 있고, 공급처에 대한 추가적인 정량적 성과 결과를 요청할 수도 있다.In step S520, it is possible to provide the derived optimized energy efficiency improvement plan to the consumer. The consumer, who has looked at the provided energy efficiency measures, may select a supplier for energy efficiency implementation from among the recommended suppliers, and may request additional quantitative performance results from the supplier.
전술한 바와 같이, 본 발명에서 제안하고 있는 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법에 따르면, 설비별 실측 데이터인 서브미터링 데이터를 분석한 분석 결과와 공급처의 에너지 효율화 제안을 분석하여, 공급처 추천이 필요한 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 추천함으로써, 공급처는 영업비용을 줄이고 실제 데이터를 이용한 최적의 솔루션을 제공할 수 있고, 수요처의 상황과 공급처의 에너지 효율화 제안에 대한 정량적 분석에 기반한 추천으로, 공급처 추천에 대한 신뢰도를 높이고, 수요처의 ROI(Return On Investment)를 정량화하여 시설 투자에 대한 투자 효과의 예측이 가능토록 하여 만족도를 향상시킬 수 있다.As described above, according to the supplier recommendation method based on the submetering data proposed in the present invention, the supplier recommendation is made by analyzing the analysis result of the submetering data, which is the actual measurement data for each facility, and the energy efficiency improvement proposal of the supplier. By recommending an optimized supplier for the required demand, the supplier can reduce operating costs and provide an optimal solution using actual data. Satisfaction can be improved by increasing the reliability of the company and quantifying the ROI (Return On Investment) of the demanding party to predict the investment effect on facility investment.
이상 설명한 본 발명은 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양한 변형이나 응용이 가능하며, 본 발명에 따른 기술적 사상의 범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.Various modifications and applications of the present invention described above are possible by those skilled in the art to which the present invention pertains, and the scope of the technical idea according to the present invention should be defined by the following claims.
100: 플랫폼 서버
200: 수요처 단말기
300: 공급처 단말기
S10: 수요처로부터 에너지 효율화 요구를 수신하는 단계
S100: 설비별 실측 데이터인 서브미터링 데이터를 수요처로부터 수집하는 단계
S200: 수집된 서브미터링 데이터를 공급처에 제공하는 단계
S300: 공급처로부터 수신한 에너지 효율화 제안 및 수집된 서브미터링 데이터를 분석하는 단계
S400: 분석 결과를 이용해 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 추천하는 단계
S410: 분석 결과를 기반으로 적어도 둘 이상의 공급처를 선정하는 단계
S420: 선정된 적어도 둘 이상의 공급처를 조합하여 추천하는 단계
S500: 분석 결과를 이용해 에너지 효율화 방안을 수요처에 제공하는 단계
S510: 선정된 적어도 둘 이상의 공급처의 에너지 효율화 제안을 조합하여, 최적화된 에너지 효율화 방안을 도출하는 단계
S520: 도출된 최적화된 에너지 효율화 방안을 수요처에 제공하는 단계
S600: 각 공급처의 에너지 효율화 결과를 분석하여 공급처별 점수를 산출하고, 산출한 점수에 따른 순위를 부여하는 단계100: platform server
200: consumer terminal
300: supplier terminal
S10: receiving a request for energy efficiency from a consumer
S100: Collecting submetering data, which is actual data for each facility, from the demand
S200: providing the collected submetering data to the supplier
S300: Analyzing the energy efficiency proposal received from the supplier and the collected submetering data
S400: A step of recommending an optimized supplier for the customer using the analysis result
S410: Step of selecting at least two or more suppliers based on the analysis result
S420: a step of recommending a combination of at least two or more selected suppliers
S500: Step of providing energy efficiency measures to consumers using the analysis results
S510: Combining the energy efficiency proposals of at least two selected suppliers, and deriving an optimized energy efficiency plan
S520: Step of providing the derived optimized energy efficiency plan to the consumer
S600: Analyzing the energy efficiency results of each supplier, calculating a score for each supplier, and assigning a ranking according to the calculated score
Claims (10)
공급처 추천이 필요한 수요처에, 에너지 효율화 설비, 에너지 관리 시스템 및 에너지 진단 컨설팅 서비스 중 적어도 하나를 제공하는 공급처를 추천하는 플랫폼 서버(100)가,
(1) 설비별 실측 데이터인 서브미터링 데이터를 상기 수요처로부터 수집하는 단계;
(2) 상기 수집된 서브미터링 데이터를 공급처에 제공하는 단계;
(3) 상기 공급처로부터 수신한 에너지 효율화 제안 및 상기 수집된 서브미터링 데이터를 분석하는 단계; 및
(4) 상기 분석 결과를 이용해, 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 추천하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법.
As a supplier recommendation method,
A platform server 100 that recommends a supplier that provides at least one of an energy efficiency facility, an energy management system, and an energy diagnosis consulting service to a demand that requires a supplier recommendation,
(1) collecting submetering data, which is actual measurement data for each facility, from the demand source;
(2) providing the collected submetering data to a supplier;
(3) analyzing the energy efficiency proposal received from the supplier and the collected submetering data; and
(4) Using the analysis result, the supplier recommendation method based on submetering data, characterized in that it comprises the step of recommending an optimized supplier suitable for the demand destination.
상기 수집된 서브미터링 데이터를 상기 공급처에 제공하되, 개별 수요처의 식별이 불가능한 비식별 데이터로 제공하는 것을 특징으로 하는, 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법.
The method of claim 1, wherein in step (2),
A supplier recommendation method based on submetering data, characterized in that the collected submetering data is provided to the supplier, but is provided as non-identifying data that cannot be identified by an individual consumer.
상기 설비 종류별, 업종별 및 정격별 중 적어도 하나로 분류된 상기 서브미터링 데이터를 상기 공급처에 제공하는 것을 특징으로 하는, 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법.
The method of claim 1, wherein in step (2),
A supplier recommendation method based on submetering data, characterized in that the submetering data classified into at least one of the equipment type, industry type, and rating is provided to the supplier.
공급처의 에너지 효율화에 대한 ROI(Return on investment, 투자자본수익률)를 분석한 결과를 이용해, 상기 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 추천하는 것을 특징으로 하는, 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법.
The method of claim 1, wherein in step (4),
A supplier recommendation method based on submetering data, characterized in that it recommends an optimized supplier for the demand by using the result of analyzing the ROI (Return on investment) for the energy efficiency of the supplier.
공급처의 에너지 효율화에 대한 성과를 추적하되, 각 설비에 대한 에너지 효율화 방법 및 에너지 효율화 설비의 성과를 추적하여 분석한 결과를 이용해, 상기 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 추천하는 것을 특징으로 하는, 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법.
The method of claim 4, wherein in step (4),
Submetering, characterized in that the performance of energy efficiency improvement of the supplier is tracked, and an optimized supplier suitable for the demand is recommended using the result of tracking and analyzing the energy efficiency method for each facility and the performance of the energy efficiency facility A data-driven source recommendation method.
(0) 상기 수요처로부터 에너지 효율화 요구를 수신하는 단계를 더 포함하며,
상기 단계 (4)에서는, 상기 단계 (0)의 수요처의 에너지 효율화 요구 및 상기 단계 (3)에서 분석한 공급처의 에너지 효율화 제안을 매칭하여, 상기 수요처에 맞는 최적화된 공급처를 선정하여 추천하는 것을 특징으로 하는, 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법.
The method of claim 1, wherein before step (4),
(0) further comprising the step of receiving an energy efficiency request from the demand,
In the step (4), by matching the energy efficiency improvement request of the consumer in step (0) and the energy efficiency improvement proposal of the supplier analyzed in the step (3), an optimized supplier suitable for the demand is selected and recommended. , a supplier recommendation method based on submetering data.
(5) 상기 분석 결과를 이용해, 에너지 효율화 방안을 상기 수요처에 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법.
According to claim 1, After step (3),
(5) Using the analysis result, the supplier recommendation method based on submetering data, characterized in that it further comprises the step of providing an energy efficiency improvement plan to the demanding party.
(4-1) 상기 단계 (3)의 분석 결과를 기반으로 적어도 둘 이상의 공급처를 선정하는 단계; 및
(4-2) 상기 선정된 적어도 둘 이상의 공급처를 조합하여 추천하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법.
According to claim 7, wherein the step (4),
(4-1) selecting at least two suppliers based on the analysis result of step (3); and
(4-2) A supplier recommendation method based on submetering data, characterized in that it comprises the step of recommending a combination of the at least two or more selected suppliers.
(5-1) 상기 단계 (4-1)에서 선정된 적어도 둘 이상의 공급처의 에너지 효율화 제안을 조합하여, 최적화된 에너지 효율화 방안을 도출하는 단계; 및
(5-2) 상기 도출된 최적화된 에너지 효율화 방안을 상기 수요처에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법.
According to claim 8, wherein the step (5),
(5-1) deriving an optimized energy efficiency improvement plan by combining the energy efficiency improvement proposals of at least two suppliers selected in the step (4-1); and
(5-2) A supplier recommendation method based on submetering data, characterized in that it includes the step of providing the derived optimized energy efficiency improvement plan to the consumer.
(6) 각 공급처의 에너지 효율화 결과를 분석하여 공급처별 점수를 산출하고, 상기 산출한 점수에 따른 순위를 부여하는 단계를 더 포함하되,
상기 단계 (6)의 공급처별 분석 결과, 점수 및 순위 중 적어도 하나 이상을 이용해 공급처를 추천하는 것을 특징으로 하는, 서브미터링 데이터를 기반으로 하는 공급처 추천 방법.The method of claim 1, wherein after step (4),
(6) analyzing the energy efficiency results of each supplier, calculating a score for each supplier, and further comprising the step of giving a ranking according to the calculated score,
A supplier recommendation method based on submetering data, characterized in that the supplier is recommended using at least one or more of the analysis result, score, and rank for each supplier in step (6).
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JP2002092079A (en) * | 2000-09-19 | 2002-03-29 | Matsushita Electric Works Ltd | Energy saving plan proposing system using communication network and renewal plan proposing system using the same network |
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- 2019-11-27 KR KR1020190154937A patent/KR102297052B1/en active IP Right Grant
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