KR20220066212A - Ai서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 건물의 각 단위세대에 필요한 온수시스템, 공기정화시스템, 공기조화시스템, 가스시스템 및 전기시스템은 물론 공용부분에서의 각 시스템의 데이터를 수집하고, 다수개의 감지장치를 통하여 데이터를 수집한 후에 빅데이터를 구축하고, AI서버의 학습능력을 통해서 각 세대별 에너지 사용예측 및 에너지의 사용량을 최적화할 수 있도록 한 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리시스템에 관한 것이다.

Description

AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리시스템{ FOR HIGH EFFICENCY ENERGY SAVING BUILDINGS MANAGEMENT SYSTEM USING THE ARTIFICIAL INTELLIGENT SEVER}
본 발명은 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 건물의 각 단위세대에 필요한 온수시스템, 공기정화시스템, 공기조화시스템, 가스시스템 및 전기시스템은 물론 공용부분에서의 각 시스템의 데이터를 수집하고, 다수개의 감지장치를 통하여 데이터를 수집한 후에 빅데이터를 구축하고, AI서버의 학습능력을 통해서 각 세대별 에너지 사용예측 및 에너지의 사용량을 최적화할 수 있도록 한 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리시스템에 관한 것이다.
현대사회는 도시화가 진행되면서 인구의 집중도가 높아지게 되고, 인구밀도가 높아질수록 집합건물을 건축해야하는 필요성이 대두되고 있다.
집합건물은 1동의 건물 중 구조상 구분된 수개의 부분이 독립된 건물로서 사용될 수 있을 때 각 부분은 집합건물의 소유 및 관리에 관한 법률이 정하는 바에 따라 각각 소유권이 목적이 될 수가 있으며, 이 각각의 구분소유권으로 독립할 수 있는 건물의 집합체이다.
상기 집합건물은 대표적으로, 아파트, 연립주택, 다세대주택, 오피스텔 등으로 되어 있고, 현대사회의 도시에서는 없어서는 안되는 건물에 속한다.
이러한 집합건물은 열에너지, 전기에너지, 물에너지 등의 에너지를 사용하고, 이러한 에너지는 쾌적한 주거환경을 위해서 제공되어 지고 있다.
상기 집합건물의 에너지 사용에 있어서 각 단위세대별로 설치되는 단위세대별시설과, 공용으로 설치되는 공용시설이 존재하게 된다.
상기 각 단위세대에 필요한 시스템은 냉, 난방시스템(개별시스템일 수 있음), 공조시스템, 전기공급시스템, 온수공급시스템, 가스공급시스템으로 건축시에 제공된다.
상기 집합건물의 각 단위세대별 설치되는 장치로는 전열교환기, 공기청정기, 주방후드가 제공되고, 제어하는 장치로는, 온수 분배기, 차압유량조절밸브(PDCV)등이 제공된다.
또한, 상기 집합건물의 환경관리시스템으로는 다수개의 온도센서와 압력센서를 관리하는 환경관리서버가 제공된다.
상기 집합건물의 각 세대별 사용되는 전기, 가스, 급수, 급탕, 난방 등의 제공에는 계량기가 각각 존재하고, 이러한 계량기의 데이터를 원격검침서버를 통해서 수집되고 관리된다.
종래에는 집합건물의 에너지를 관리하기 위한 다양한 기술과 제어방법이 제공되는데, 대한민국특허청 공개특허공보 제2014-0141923호에는 '복합적인 조건에서의 건물 에너지 시스템 최적화를 위한 설계 방법'이 개시된 바 있고, 공개특허공보 제2018-0138463호에는 'AI기반으로 대상 건물의 냉방 시스템을 최적 제어하는 클라우드 서버 및 방법, 냉방 시스템 제어장치'를 제공한 바있다.
상기 종래의 공개특허공보의 'AI기반으로 대상건물의 냉방 시스템을 최적 제어하는 클라우드 서버 및 방법, 냉방 시스템 제어장치'(도 1참조)에서는 냉방장비에 대한 실제 상황데이터를 수신하는 수신부, 강화학습기반으로 실제상황데이터를 기초하여 복수의 제어신호세트 각각에 대해 리워딩 작업을 수행하고, 상기 리워딩 작업에 기초하여 복수의 제어신호세트중 하나를 도출하는 도출부가 형성되고, 도출된 제어신호세트를 냉방시스템 제어장치로 전송하는 전송부를 포함하는 구성이다.
도 2는 종래의 집합건물에 적용되는 단위세대장치, 환경관리시스템, 계량기 및 이에 대한 데이터를 수집하여 판단 및 제어하는 통합시스템(AI서버)으로 구성되고, 상기 통합시스템에는 빅데이터를 기반으로 인공지능(AI)이 딥러닝하고, 제어할 수 있도록 형성된다.
(특허문헌 1) KR10-2014-0141923 A
(특허문헌 2) KR10-2018-0138463 A
(특허문헌 3) KR10-2019-0046293 A
그러나, 종래에는 인공지능(AI)을 이용한 건물에너지 관리 및 냉방 시스템 제어장치는 다음과 같은 문제점이 있었다.
(1) 각 단위세대의 단위세대장치별로 데이터를 수집하거나 컨트롤 하지 못하기 때문에 에너지 절감을 위해서 단위세대에 강제적인 제어가 진행되기 때문에 사용자가 불편을 느낀다.
(2) 각 단위세대의 정보를 정확히 획득하지 못한 상태에서 판단과 제어가 이루어지고, 계량기 등의 실질적인 사용량에 대한 정보를 고려하지 않기 때문에 소비자의 불만이 많아진다.
(3) 건물을 최초 건립시 시운전을 하거나, 베이크아웃할 때 사용되는 에너지를 관리할 수 없어서 에너지의 낭비가 심하다.
상기한 문제점을 해결하기 위해서, 본 발명은 전열교환기, 공기청정기, 주방후드를 포함하는 단위세대장치와 온수분배기, 차압유량조절밸브, 누수감지센서가 연결되고, 각각의 온도, 수압 등의 데이터를 수집하고 밸브와 전력량을 조절할 수 있도록 형성되는 조절기와;
각 단위세대별 전기, 가스, 급수, 급탕, 난방 계량기의 사용량데이터를 각각 저장 및 전송하는 계량기서버와;
건물전체의 관류별수압, 온도를 측정하는 PTS센서와;
각 조절기와 계량기서버 및 PTS센서의 데이터가 구분층별로 수집되는 다수개의 구분층별데이터전송장치(TBU)와;
상기 각 구분층별데이터전송장치(TBU)들로부터 데이터가 동별로 수집되는 구분동별데이터전송장치(NIU)와;
상기 각 구분동별데이터전송장치(NIU)들로부터 데이터가 통합되어 저장,전송되는 통합데이터저장전송장치(DCA)와;
상기 통합데이터저장전송장치(DCA)의 데이터를 관리, 전송 및 모니터링 할 수 있는 환경관리서버와;
상기 환경관리서버와 네트워크로 연동되고, 각 단위세대별 데이터를 수집 및 저장하여 관리하도록 형성되며, 각 단위세대별 상태값(a)을 실시간으로 수신하여 인공지능신경망으로 최적의 액션값(A)을 선정하여 각 단위세대의 조절기에 PID값을 조절기로 전송하여 제어할 수 있도록 하는 통합시스템으로 구성되는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 바람직한 실시예로 형성되는 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리 시스템에 의하면 다음과 같은 효과가 발생한다.
(1) 각 단위세대의 단위세대장치별로 데이터를 조절기를 통해서 수집 및 제어할 수 있어서 각 단위세대별 맞춤 환경을 조성하여 에너지 절감을 이룰 수 있다.
(2) 각 단위세대의 정보를 조절기를 통해서 데이터가 각각 저장 및 전송되고, 계량기 정보도 계량기서버로부터 데이터가 수집되어 인공지능으로 제어하기 때문에 각 세대별 사용량을 고려한 맞춤형 에너지절감을 실현할 수 있다.
(3) 각 단위세대별 상태값(s)의 변화를 보상예측신경망과 심층강화신경망을 통해서 보상 및 액션값(A)을 산출하기 때문에 각 단위세대별 맞춤식 제어가 제공되어 에너지를 절감하면서도 안락한 환경으로 생활할 수 있다.
(4) 건물을 최초 건립시 시운전을 하거나, 베이크아웃할 때 각 단위세대별 데이터의 수집과 제어가 각각 조절기를 통해서 조절할 수 있어서 에너지를 현저히 절감할 수 있다.
도 1은 종래의 AI기반으로 대상 건물의 냉방 시스템을 최적 제어하는 클라우드 서버 및 방법, 냉방 시스템 제어장치의 개념도.
도 2는 종래의 단위세대장치와 환경관리시스템 및 계량기서버 등을 나타낸 개념도.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예로 형성된 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리시스템의 단위세대장치, 환경관리시스템, 계량기서버 및 통합시스템의 구성도.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예로 형성된 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리시스템의 단위세대장치, 환경관리시스템, 계량기서버 및 통합시스템의 아파트 설치 개념도.
도 5는 본 발명의 바람직한 실시예로 형성된 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리시스템의 인공지능신경망의 구성도.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예로 형성된 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리시스템의 인공지능신경망의 순서도.
본 발명의 구체적인 실시예를 설명하기에 앞서, 본원 명세서의 도면은 본 발명을 보다 명확하게 설명하기 위해서 사용된 도면에 도시된 구성요소의 크기나 형상 등은 설명이 명확하게 하도록 하기 위해서 다소 과장되거나 단순화되어 표시될 수 있다.
또한, 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 본 발명의 기술적 사상과는 관계없는 부분의 설명은 생략하였고, 본원 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 붙여서 설명하였다.
본 발명에서 정의된 용어 및 부호들은 사용자, 운용자 및 작성자에 의해서 임의로 정의되거나, 선택적으로 사용된 용어이기 때문에, 이러한 용어들은 본원 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 하고, 용어자체의 의미로 한정하여서는 안된다.
본 발명은 전열교환기, 공기청정기, 주방후드를 포함하는 단위세대장치(11)와 온수분배기(12), 차압유량조절밸브(13), 누수감지센서(14)가 연결되고, 각각의 온도, 수압 등의 데이터를 수집하고 밸브와 전력량을 조절할 수 있도록 형성되는 조절기(10)와;
각 단위세대별 전기, 가스, 급수, 급탕, 난방 계량기의 사용량데이터를 각각 저장 및 전송하는 계량기서버(20)와;
건물전체의 관류별수압, 온도를 측정하는 PTS센서(30)와;
각 조절기(10)와 계량기서버(20) 및 PTS센서(30)의 데이터가 구분층별로 수집되는 다수개의 구분층별데이터전송장치(40)(TBU)와;
상기 각 구분층별데이터전송장치(40)(TBU)들로부터 데이터가 동별로 수집되는 구분동별데이터전송장치(50)(NIU)와;
상기 각 구분동별데이터전송장치(50)(NIU)들로부터 데이터가 통합되어 저장,전송되는 통합데이터저장전송장치(60)(DCA)와;
상기 통합데이터저장전송장치(60)(DCA)의 데이터를 관리, 전송 및 모니터링 할 수 있는 환경관리서버(70)와;
상기 환경관리서버(70)와 네트워크로 연동되고, 각 단위세대별 데이터를 수집 및 저장하여 관리하도록 형성되며, 각 단위세대별 상태값(a)을 실시간으로 수신하여 인공지능신경망으로 최적의 액션값(A)을 선정하여 각 단위세대의 조절기(10)에 PID값을 전송하여 제어할 수 있도록 하는 통합시스템(80)으로 구성된다.
본 발명의 조절기(10)는 단위세대장치(11), 각 밸브 및 데이터측정장치로부터 상태(작동상태, 고장여부, 전기에너지사용량, 온수, 급탕, 가스 , 난방 사용량, 온도, 수압, 이산화탄소농도)를 수신하고, 이를 컨트롤 할 수 있도록 형성된다.
상기 조절기(10)에는 네트워크로 전송할 수 있는 전송기능이 포함되어 있어서, 구분층별데이터전송장치(40)(TBU)로 각 상태데이터를 전송할 수 있다.
상기 조절기(10)에는 PID제어장치들을 컨트롤 할 수 있도록 제어신호를 발생시킬 수 있고, PID제어를 통해서 단위세대장치(11)들을 컨트롤 한다.
상기 조절기(10)에는 현재 사용자가 건물을 사용하고 있는지를 알기 위해서 인체감지센서, 근접센서 및 사용자의 스마트폰과 연계되어 사용자의 스마트폰의 위치에 따라서 감지할 수 있는 장치가 형성된다.
상기 조절기(10)에는 본 발명의 건물에너지 관리시스템에서 온도를 제어할 경우에는 사용자모드와 에코모드가 형성되고, 사용자모드는 최적온도설정모드와 에너지절약모드가 설정될 수 있다.
상기 최적온도설정모드는 사용자에게 최적온도를 제공하는 모드인데, 사용자들에게 최적온도를 제공하되, 에너지를 줄일 수 있는 에너지사용량타임스케쥴링(보상예측신경망)기능이 함께 제공된다.
상기 에너지절약모드는 사용자가 에너지를 절약하겠다고 설정하는 것으로, 강제로 에너지 사용량을 줄이는 모드이지만, 에너지 사용량을 줄이더라도 사용자가 있을 때나 없을 때 등을 고려하여 사용자에게 최적의 상태를 유지하면서도 에너지를 줄일 수 있는 모드가 제공될 수 있다.
상기 사용자모드와 에코모드 및 사용자모드의 최적온도설정모드, 에너지절약모드 등은 모두 AI서버에서 최적의 보상값을 가지고 제어할 수 있도록 형성된다.
상기 계량기서버(20)는 전기, 가스, 급수, 급탕, 난방 등의 계량기 사용량 데이터인데, 이는 각 단위세대별로 저장된다.
상기 PTS센서(30)는 각 동별로 전체세대에 공급되는 온수, 급탕, 급수의 상태(수압, 온도) 및 외기의 온도 등을 측정하는 센서로, 각 동별 공통공급라인에 각각 설치된다.
상기 구분층별데이터전송장치(40)(TBU)는 각 단위세대별 조절기(10)와, 계량기서버(20) 및 PTS센서(30)의 데이터를 수집하여 구분동별데이터전송장치(50)(NIU)로 전송하는 장치이다.
상기 구분동별데이터전송장치(50)(NIU)는 구분층별데이터전송장치(40)(TBU)에서 전송되는 각 데이터를 수집하여 통합데이터저장전송장치(60)(DCA)로 전송하는 장치이다.
상기 통합데이터저장전송장치(60)(DCA)는 전송되는 각각의 데이터를 각 단위세대별로 구분 저장하고, 이를 환경관리서버(70)로 전송하는 장치이다.
상기 구분층별데이터전송장치(40)(TBU)와, 구분동별데이터전송장치(50)(NIU)는 집합건물의 형태에 따라서 생략될 수 있다.
상기 환경관리서버(70)는 통합데이터저장전송장치(60)(DCA)로부터 받은 데이터를 저장하고, 상태를 모니터링할 수 있을 뿐만 아니라, 각 세대별 조절기(10)를 컨트롤할 수도 있는 서버이다.
상기 통합시스템(80)은 네트워크로 연결되어 다수의 환경관리서버(70)를 관리하면서, 각 단위세대별 데이터를 실시간으로 환경관리서버들을 통해서 수집하고, 이를 인공지능신경망으로 최적의 상태를 딥러닝한 상태에서 새로운 액션값(A)을 제공하여 각 단위세대의 조절기(10)를 통해서 단위세대장치(11)들을 제어한다.
상기 인공지능신경망은 제어알고리즘을 사용하는데, 상기 제어알고리즘은 특정 단위세대에서 입력된 상태값(s)이 심층강화학습신경망, 보상예측신경망 및 PID제어신경망으로 전송되는 상태값전송단계와;
상기 보상예측신경망은 최적온도예측신경망과 에너지예측신경망으로 구성되고, 최적온도예측신경망과 에너지예측신경망은 상태값(s)에 대하여 학습한 후에 보상값(γ)을 결정하여 전송하는 보상값전송단계와;
상기 심층강화학습신경망은 Actor신경망과 Critic신경망으로 구성되고, Critic신경망은 전송된 상태값(s)과 기대된 액션값(a)을 보상값(γ)과 함께 상태-가치함수를 통하여 가치값(Q)을 산출하여 Actor신경망으로 전송하고, Actor신경망은 가치값(Q)과 상태값(s)을 활용하여 최적의 액션값(A)을 산출하는 액션값산출단계와;
상기 PID제어신경망에서는 액션값(A)을 학습데이터로 저장하고, 머신러닝기법을 사용하여 최적의 PID값(K)을 산출하고, 제어장치로 송출하는 PID산출단계로 구성된다.
상기 제어알고리즘은 지도학습알고리즘을 사용하고 훈련세트(학습데이터)를 이용하여 기본 알고리즘을 최적화 한 상태로 운영한다.
상기 학습데이터는 단위세대장치 및 컨트롤러(피제어부)에서 수집하여 왔던 세대별 각 세대별데이터(온도, 습도, Co2농도, 태양복사량 등)을 시간대별, 일자별로 분류한 데이터이다.
상기 세대별데이터는 축적된 기간이 길면 길수록 좋지만, 축적된 데이터가 전혀 없는 건물에는 유사한 환경의 세대별데이터를 모아서 최적값을 산출한 데이터세트를 활용하여 산출할 수 있다.
상기 알고리즘의 보상예측신경망과 심층강화학습신경망은 모두 기본 알고리즘이 최적화된 상태에서 수행되는 것이 적당하다.
상기 보상예측신경망은 최적온도예측신경망과 에너지예측신경망으로 구성되고, 최적온도예측신경망은 온도와 습도의 변화에 대한 보상값을 산출할 수 있도록 보상함수를 적용하고, 에너지예측신경망은 전기에너지사용량, 열에너지사용량의 변화에 대한 보상값을 산출할 수 있도록 보상함수를 적용한다.
상기 보상예측신경망에는 스케줄러가 포함될 수 있는데, 사용자의 사용패턴을 인식하여 이를 스케쥴링 하는 보상값을 전달할 수 있도록 형성될 수 있다.
상기 보상예측신경망에 사용되는 보상함수의 예로는
Figure pat00001
를 사용할 수 있는데, 특정 순간(t)에 상태값(s)과 액션값(a)일 때 보상값(γ)을 기대값으로 학습 산출한다.
상기 보상예측신경망은 최적온도예측신경망과 에너지예측신경망에서 평가된 보상값의 평균으로 최종 보상값(γ)으로 결정하여 심층강화학습신경망으로 전송한다.
상기 심층강화학습신경망은 Actor신경망과 Critic신경망으로 구성되는데, Critic신경망은 상태값(s)과 보상값(γ)을 활용하여 가치값(Q)을 학습산출한다.
상기 가치값(Q)에 사용되는 방정식의 예로는
Figure pat00002
의 벨만기대방정식을 사용할 수 있다.
상기 Actor신경망은 상태값(s)과 가치값(Q)을 사용하여 최적의 액션값(A)을 학습산출한다.
상기 Actor신경망에서 생성된 액션값(A)은 Critic신경망으로 전송되어 새로운 직전 상태값으로 저장한다.
상기 PID값은 액션값(A)에 따른 조작량을 제어하도록 하는 값으로, 비례, 적분항, 미분항을 포함하여 제어량(조작량)을 결정한다.
상기 PID제어신경망은 상태값(a) 및 액션값(A)에 따른 PID값을 학습데이터로 각각 저장하였다가 이를 학습하여 PID값의 최적값을 예측하는 것으로, 몬테카를로 학습기법, Q-learning 기법 등을 사용하여도 무방하다.
상기 인공지능신경망의 PID제어신경망을 통해서 해당 단위세대에 전송되는 PID값이 조절기(10)에 전달되고, 조절기(10)는 해당 단위세대의 각 단위세대장치(11) 또는 각 밸브들을 조절하여 최적의 쾌적한 상태를 만든다.
즉, 인공지능신경망의 보상예측신경망이 최적온도예측신경망과 에너지예측신경망으로 구성되어, 온도 뿐만 아니라, 에너지 사용량데이터를 고려하여 보상값을 산출할 수 있도록 하기 때문에 쾌적한 환경을 만들 수 있음은 물론 고효율 에너지 절감효과가 발생한다.
본 발명의 바람직한 실시예로 형성되는 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리시스템에 의하면 각 단위세대의 단위세대장치별로 데이터를 조절기를 통해서 수집 및 제어할 수 있어서 각 단위세대별 맞춤 환경을 조성하여 에너지 절감을 이룰 수 있고, 각 단위세대의 정보를 조절기를 통해서 데이터가 각각 저장 및 전송되고, 계량기 정보도 계량기서버로부터 데이터가 수집되어 인공지능으로 제어하기 때문에 각 세대별 사용량을 고려한 맞춤형 에너지절감을 실현할 수 있으며, 각 단위세대별 상태값(s)의 변화를 보상예측신경망과 심층강화신경망을 통해서 보상 및 액션값(A)을 산출하기 때문에 각 단위세대별 맞춤식 제어가 제공되어 에너지를 절감하면서도 안락한 환경으로 생활할 수 있고, 건물을 최초 건립시 시운전을 하거나, 베이크아웃할 때 각 단위세대별 데이터의 수집과 제어가 각각 조절기를 통해서 조절할 수 있어서 에너지를 현저히 절감할 수 있는 등의 효과가 발생한다.
본 발명은 첨부된 도면을 참조하여 바람직한 실시 예를 중심으로 기술되었지만 당업자라면 이러한 기재로부터 후술하는 특허청구범위에 의해 포괄되는 본 발명의 범주를 벗어남이 없이 다양한 변형이 가능하다는 것은 명백하다.
10 : 조절기 11 : 단위세대장치
12 : 온수분배기 13 : 차압유량조절밸브
14 : 누수감지센서
20 : 계량기서버 30 : PTS센서
40 : 구분층별데이터전송장치 50 : 구분동별데이터전송장치
60 : 통합데이터저장전송장치 70 : 환경관리서버
80 : 통합시스템

Claims (5)

  1. 각 단위세대장치, 각 밸브 및 센서들이 연결되는 조절기가 각 단위세대별로 형성되고,
    각 단위세대별 각 계량기의 사용량데이터를 전송하는 계량기서버가 형성되며,
    건물 전체의 관류별 수압 및 온도를 측정하는 PTS센서가 형성되는데,
    상기 각 조절기의 데이터와 계량기서버 데이터 및 PTS센서 데이터를 저장 및 수집하는 환경관리서버가 형성되고, 환경관리서버로부터 전송된 각 단위세대별 상태 데이터를 실시간으로 받아서 인공지능신경망을 통해서 최적의 액션값(A)을 조절기로 전송하여 제어할 수 있도록 하는 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리시스템.
  2. 전열교환기, 공기청정기, 주방후드를 포함하는 단위세대장치와 온수분배기, 차압유량조절밸브, 누수감지센서가 연결되고, 각각의 온도, 수압 등의 데이터를 수집하고 밸브와 전력량을 조절할 수 있도록 형성되는 조절기와;
    각 단위세대별 전기, 가스, 급수, 급탕, 난방 계량기의 사용량데이터를 각각 저장 및 전송하는 계량기서버와;
    건물전체의 관류별 수압, 온도를 측정하는 PTS센서와;
    각 조절기와 계량기서버 및 PTS센서의 데이터가 구분층별로 수집되는 다수개의 구분층별데이터전송장치(TBU)와;
    상기 각 구분층별데이터전송장치(TBU)들로부터 데이터가 동별로 수집되는 구분동별데이터전송장치(NIU)와;
    상기 각 구분동별데이터전송장치(NIU)들로부터 데이터가 통합되어 저장,전송되는 통합데이터저장전송장치(DCA)와;
    상기 통합데이터저장전송장치(DCA)의 데이터를 관리, 전송 및 모니터링 할 수 있는 환경관리서버와;
    상기 환경관리서버와 네트워크로 연동되고, 각 단위세대별 데이터를 수집 및 저장하여 관리하도록 형성되며, 각 단위세대별 상태값(a)을 실시간으로 수신하여 인공지능신경망으로 최적의 액션값(A)을 선정하여 각 단위세대의 조절기에 PID값을 전송하여 제어할 수 있도록 하는 통합시스템으로 구성되는 것을 특징으로 하는 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리시스템.
  3. 전열교환기, 공기청정기, 주방후드를 포함하는 단위세대장치와 온수분배기, 차압유량조절밸브, 누수감지센서가 연결되고, 각각의 온도, 수압 등의 데이터를 수집하고 밸브와 전력량을 조절할 수 있도록 형성되는 조절기와;
    각 단위세대별 전기, 가스, 급수, 급탕, 난방 계량기의 사용량데이터를 각각 저장 및 전송하는 계량기서버와;
    건물전체의 관류별 수압, 온도를 측정하는 PTS센서와;
    상기 조절기와 계량기서버 및 PTS센서의 데이터를 통합되어 저장,전송되는 통합데이터저장전송장치(DCA)와;
    상기 통합데이터저장전송장치(DCA)의 데이터를 관리, 전송 및 모니터링 할 수 있는 환경관리서버와;
    상기 환경관리서버와 네트워크로 연동되고, 각 단위세대별 데이터를 수집 및 저장하여 관리하도록 형성되며, 각 단위세대별 상태값(a)을 실시간으로 수신하여 인공지능신경망으로 최적의 액션값(A)을 선정하여 각 단위세대의 조절기에 PID값을 전송하여 제어할 수 있도록 하는 통합시스템으로 구성되는 것을 특징으로 하는 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리시스템.
  4. 제 1항 또는 제 2항에 있어서,
    상기 인공지능신경망은 제어알고리즘을 사용하는데, 상기 제어알고리즘은 특정 단위세대에서 입력된 상태값(s)이 심층강화학습신경망, 보상예측신경망 및 PID제어신경망으로 전송되는 상태값전송단계와;
    상기 보상예측신경망은 최적온도예측신경망과 에너지예측신경망으로 구성되고, 최적온도예측신경망과 에너지예측신경망은 상태값(s)에 대하여 학습한 후에 보상값(γ)을 결정하여 전송하는 보상값전송단계와;
    상기 심층강화학습신경망은 Actor신경망과 Critic신경망으로 구성되고, Critic신경망은 전송된 상태값(s)과 기대된 액션값(a)을 보상값(γ)과 함께 상태-가치함수를 통하여 가치값(Q)을 산출하여 Actor신경망으로 전송하고, Actor신경망은 가치값(Q)과 상태값(s)을 활용하여 최적의 액션값(A)을 산출하는 액션값산출단계와;
    상기 PID제어신경망에서는 액션값(A)을 학습데이터로 저장하고, 머신러닝기법을 사용하여 최적의 PID값(K)을 산출하고, 제어장치로 송출하는 PID산출단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 통합시스템으로 구성되는 것을 특징으로 하는 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리시스템.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 PID값(K)는 조절기로 전송되어 조절기가 각 단위세대장치와 밸브를 조절하여 상태를 최적화하는 것을 특징으로 하는 AI서버를 이용한 고효율 건물에너지 관리시스템.
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