KR20230050102A - 공기조화기 및 그 동작방법 - Google Patents

공기조화기 및 그 동작방법 Download PDF

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KR20230050102A
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air conditioner
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최창민
김준태
최순용
이현탁
김대우
김진식
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엘지전자 주식회사
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Abstract

본 발명은, 공기조화기에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 공기조화기는, 냉매를 압축하는 압축기를 포함하는 실외기; 적어도 하나의 실내기; 상기 공기조화기가 사용한 전력량에 대한 데이터베이스를 저장하는 저장부; 및 제어부를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 데이터베이스에 기초하여, 전체 기간 중 적어도 일부에서 상기 공기조화기가 사용할 것으로 예상되는 예측 전력량을 산출하고, 상기 전체 기간에 대하여 기 설정된 최대 전력량과 상기 산출된 예측 전력량에 기초하여, 상기 전체 기간 중 특정 단위기간 동안 상기 공기조화기가 사용하는, 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 결정하고, 상기 목표 전력량에 기초하여, 상기 특정 단위기간 동안 상기 압축기를 제어하고, 상기 목표 전력량을 업데이트하는 시점이 도래하는 경우, 상기 공기조화기가 상기 특정 단위기간 동안 사용한 전력량을 상기 데이터베이스에 추가할 수 있다.

Description

공기조화기 및 그 동작방법{AIR CONDITIONER AND METHOD THEREOF}
본 발명은, 공기조화기 및 그 동작방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 기 설정된 전체 기간 동안 사용되는 전력량을 목표치 이하로 제한할 수 있는 공기조화기 및 그 동작방법에 관한 것이다.
공기조화기는 쾌적한 실내 환경을 조성하기 위해, 실내로 냉온의 공기를 토출하여 실내 온도를 조절하고, 실내공기를 정화하도록 함으로써, 인간에게 보다 쾌적한 실내 환경을 제공하기 위해 설치된다. 일반적으로 공기조화기는 열교환기로 구성되어 실내에 설치되는 실내기와, 압축기 및 열교환기 등으로 구성되어 실내기로 냉매를 공급하는 실외기를 포함한다.
공기조화기는 냉매의 흐름에 따라 냉방운전되거나 난방운전된다. 냉방운전 시, 실외기의 압축기로부터 실외기의 열교환기를 거쳐 고온, 고압의 액체 냉매가 실내기로 공급되고, 실내기의 열교환기에서 냉매가 팽창 및 기화되면서 주변 공기의 온도가 내려가고, 실내기 팬이 회전 동작함에 따라 냉기가 실내로 토출된다. 난방운전 시, 실외기의 압축기로부터 고온, 고압의 기체 냉매가 실내기로 공급되고, 실내기의 열교환기에서 고온, 고압의 기체 냉매가 액화되면서 방출된 에너지에 의해 따뜻해진 공기가 실내기 팬의 동작에 따라 실내로 토출된다.
최근에는 사용자의 편의를 위해 가정에서 사용되는 전자장치들이 점차 다양해지고 있으며, 다양한 산업 분야에서 생산성을 높이기 위한 자동화 시스템이 다양하게 구축되고 있다. 또한, 지구온난화 등의 기후 변화로 인해 기온이 점차 증가함에 따라 공기조화기를 가동하는 횟수 및 시간도 점차 증가하고 있다. 이러한 이유로 인해, 가정뿐만 아니라 산업 전반에 걸쳐 전력 사용량이 증가하는 추세이며, 이에 따른 전기 요금으로 인한 부담이 커지고 있다.
한편, 공기조화기로 인해 전기 요금의 부담이 과도하게 커지는 것을 막고자 하는 경우, 종래에는 사용자가 공기조화기가 사용하는 전력량을 지속적으로 확인하여 공기조화기의 운전시간이나 냉난방 능력을 일정하게 제한하는 것이 일반적이다. 이때, 사용자는, 공기조화기가 사용하는 전력량을 확인하기 위해, 선행기술 1(한국 공개특허공보 제10-2020-0089196호)와 유사하게, 가정이나 건물 내에 배치된 전력량계의 수치를 반복적으로 확인하거나, 전력량계 등과 연동되어 공기조화기가 사용한 전력량을 누적 관리하는 시스템을 이용할 수 있다. 그러나 이 경우, 사용자가 공기조화기의 전력량을 일일이 확인해야 하는 불편함이 있고, 사용자의 노력에도 불구하고 공기조화기가 사용하는 전력량을 체계적으로 관리 및 제한하기 어려운 문제점도 있다.
또한, 공기조화기가 사용하는 전력량을 체계적으로 관리 및 제한하기 위해, 공기조화기가 전기 요금을 산정하는 일정 기간 동안 사용할 목표치를 설정하고, 공기조화기가 누적 사용한 전력량이 목표치에 근접하는 경우, 공기조화기가 운전을 자동으로 중단하거나, 남은 기간 동안 냉난방 능력을 최소로 유지하는 방식이 이용될 수도 있다. 그러나 이와 같이 공기조화기의 운전을 제한하는 경우에도, 공기조화기의 운전이 제한되는 동안 사용자에게 쾌적한 실내 환경을 제공하지 못하는 문제점이 여전히 존재한다.
본 개시는 전술한 문제 및 다른 문제를 해결하는 것을 목적으로 한다.
또 다른 목적은, 사용자에게 쾌적한 실내 환경을 최대한 제공하면서, 전체 기간 동안 사용하는 전력량을 목표치 이하로 제한할 수 있는 공기조화기 및 그 동작방법을 제공함에 있다.
또 다른 목적은, 전체 기간에서 사용할 것으로 예상되는 전력량을 산출할 수 있는 공기조화기 및 그 동작방법을 제공함에 있다.
또 다른 목적은, 전체 기간을 구성하는 각각의 구간에서 사용할 것으로 예상되는 구간별 전력량을 산출할 수 있는 공기조화기 및 그 동작방법을 제공함에 있다.
또 다른 목적은, 특정 구간에 포함된 각각의 단위기간에서 사용할 것으로 예상되는 단위기간별 전력량을 산출할 수 있는 공기조화기 및 그 동작방법을 제공함에 있다.
또 다른 목적은, 전체 기간 동안 사용 가능한 최대 전력량과, 전체기간, 구간 및/또는 단위기간에서 사용할 것으로 예상되는 전력량에 기초하여, 구간 및/또는 단위기간에서 사용 가능한 최대 전력량을 결정할 수 있는 공기조화기 및 그 동작방법을 제공함에 있다.
또 다른 목적은, 전체 기간, 구간 및/또는 단위기간에서 사용된 전력량에 따라 전력량에 대한 데이터베이스를 업데이트하여, 공기조화기가 전력량을 사용한 히스토리를 관리할 수 있는 공기조화기 및 그 동작방법을 제공함에 있다.
또 다른 목적은, 공기조화기가 전력량을 사용한 히스토리를 고려하여, 사용하고자 하는 전력량의 목표치를 전체 기간 중 남은 기간 동안에 대하여 세부적으로 업데이트할 수 있는 공기조화기 및 그 동작방법을 제공함에 있다.
또 다른 목적은, 전체 기간 및/또는 특정 구간과 현재 시점에 대응하는 특정 단위기간의 관계를 고려하여, 구간별 전력량 및/또는 단위기간별 전력량을 업데이트할 수 있는 공기조화기 및 그 동작방법을 제공함에 있다.
또 다른 목적은, 특정 단위기간에서 사용 가능한 최대 전력량과 특정 단위기간에서 사용할 것으로 예상되는 전력량 간의 차이를 고려하여, 각 구성의 동작에 관한 제어 기준을 보정할 수 있는 공기조화기 및 그 동작방법을 제공함에 있다.
또 다른 목적은, 보정된 제어 기준에 따라 각 구성의 동작을 제어하는 동안, 제어 기준을 보정하는 알고리즘을 실시간으로 업데이트할 수 있는 공기조화기 및 그 동작방법을 제공함에 있다.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 공기 조화기는, 냉매를 압축하는 압축기를 포함하는 실외기; 적어도 하나의 실내기; 상기 공기조화기가 사용한 전력량에 대한 데이터베이스를 저장하는 저장부; 및 제어부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 데이터베이스에 기초하여, 전체 기간 중 적어도 일부에서 상기 공기조화기가 사용할 것으로 예상되는 예측 전력량을 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 전체 기간에 대하여 기 설정된 최대 전력량과 상기 산출된 예측 전력량에 기초하여, 상기 전체 기간 중 특정 단위기간 동안 상기 공기조화기가 사용하는, 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 목표 전력량에 기초하여, 상기 특정 단위기간 동안 상기 압축기를 제어할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 목표 전력량을 업데이트하는 시점이 도래하는 경우, 상기 공기조화기가 상기 특정 단위기간 동안 사용한 전력량을 상기 데이터베이스에 추가할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 전체 기간을 구성하는 복수의 구간 중, 상기 특정 단위기간을 포함하는, 특정 구간에 포함된 적어도 하나의 단위기간에 대한 단위기간별 예측 전력량을 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 복수의 구간 중, 상기 특정 구간이 포함된 적어도 하나의 구간에 대한 구간별 예측 전력량을 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 전체 기간에 대하여 기 설정된 최대 전력량과 상기 구간별 예측 전력량에 기초하여, 상기 특정 구간에 대한 목표 전력량을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 특정 구간에 대한 목표 전력량과 상기 단위기간별 예측 전력량에 기초하여, 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 이중 지수 평활법(double exponential smoothing)을 이용하여, 상기 구간별 예측 전력량을 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 삼중 지수 평활법(triple exponential smoothing)을 이용하여, 상기 단위기간별 예측 전력량을 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 특정 단위기간이 상기 특정 구간의 최초 단위기간이고, 상기 전체 기간의 최초 단위기간이 아닌 경우, 상기 구간별 예측 전력량을 상기 복수의 구간 중, 상기 특정 구간 및 상기 특정 구간보다 이후의 구간에 대하여 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 특정 단위기간이 상기 특정 구간의 최초 단위기간이고, 상기 전체 기간의 최초 단위기간이 아닌 경우, 상기 복수의 구간 중, 상기 특정 구간보다 이전의 구간에서 사용된 전력량을 고려하여, 상기 특정 구간에 대한 목표 전력량을 다시 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 특정 단위기간이 상기 특정 구간의 최초 단위기간 및 상기 전체 기간의 최초 단위기간이 아닌 경우, 상기 단위기간별 예측 전력량을, 상기 특정 구간에 포함된 단위기간 중, 상기 특정 단위기간 및 상기 특정 단위기간보다 이후의 단위기간에 대하여 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 특정 단위기간이 상기 특정 구간의 최초 단위기간 및 상기 전체 기간의 최초 단위기간이 아닌 경우, 상기 특정 구간에 포함된 단위기간 중, 상기 특정 단위기간보다 이전의 단위기간에서 사용된 전력량을 고려하여, 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 다시 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 특정 단위기간에 대한 예측 전력량과 목표 전력량 간의 차이에 대응하는 절감율에 기초하여, 상기 압축기에 대한 제어에 사용되는 기 설정된 제어 기준을 보정하고, 상기 보정된 제어 기준에 따라, 상기 압축기를 제어할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 머신러닝(machine learning)을 통해 기 학습된 보정 알고리즘을 이용하여, 상기 기 설정된 제어 기준을 상기 절감율에 대응하는 제어 기준으로 보정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 보정 알고리즘은, k-NN(K-nearest neighbor) 알고리즘을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 저장부는, 상기 공기조화기가 운전을 수행한 운전시간에 대한 데이터베이스를 더 저장할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 운전시간에 대한 데이터베이스에 기초하여, 상기 특정 단위기간에 대응하는 운전시간을 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 보정된 제어 기준에 따라 상기 압축기를 제어하는 동안 상기 공기조화기가 사용한 전력량과, 상기 운전시간에 기초하여 산출된 전력량 간의 차이에 기초하여, 상기 보정 알고리즘을 업데이트할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 기 설정된 초기 시간 동안, 상기 기 설정된 제어 기준에 따라 상기 압축기를 제어하고, 상기 초기 시간 동안 상기 공기조화기가 사용한 전력량과 상기 운전시간에 기초하여, 상기 특정 단위기간에 대한 예측 전력량이 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어부는, 상기 특정 단위기간에 대한 예측 전력량이 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 초과하는 경우, 상기 기 설정된 제어 기준을 보정할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 공기 조화기의 동작방법은, 상기 공기조화기가 사용한 전력량에 대한 데이터베이스에 기초하여, 전체 기간 중 적어도 일부에서 상기 공기조화기가 사용할 것으로 예상되는 예측 전력량을 산출하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 공기 조화기의 동작방법은, 상기 전체 기간에 대하여 기 설정된 최대 전력량과 상기 산출된 예측 전력량에 기초하여, 상기 전체 기간 중 특정 단위기간 동안 상기 공기조화기가 사용하는, 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 공기 조화기의 동작방법은, 상기 목표 전력량에 기초하여, 상기 특정 단위기간 동안 상기 압축기를 제어하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 공기 조화기의 동작방법은, 상기 목표 전력량을 업데이트하는 시점이 도래하는 경우, 상기 특정 단위기간 동안 상기 공기조화기가 사용한 전력량을 상기 데이터베이스에 추가하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 예측 전력량을 산출하는 동작은, 상기 전체 기간을 구성하는 복수의 구간 중, 상기 특정 단위기간을 포함하는, 특정 구간에 포함된 적어도 하나의 단위기간에 대한 단위기간별 예측 전력량을 산출하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 예측 전력량을 산출하는 동작은, 상기 복수의 구간 중, 상기 특정 구간이 포함된 적어도 하나의 구간에 대한 구간별 예측 전력량을 산출하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 목표 전력량을 결정하는 동작은, 상기 최대 전력량과 상기 구간별 예측 전력량에 기초하여, 상기 특정 구간에 대한 목표 전력량을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 목표 전력량을 결정하는 동작은, 상기 특정 구간에 대한 목표 전력량과 상기 단위기간별 예측 전력량에 기초하여, 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 단위기간별 예측 전력량을 산출하는 동작은, 삼중 지수 평활법(triple exponential smoothing)을 이용하여, 상기 단위기간별 예측 전력량을 산출하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 구간별 예측 전력량을 산출하는 동작은, 이중 지수 평활법(double exponential smoothing)을 이용하여, 상기 구간별 예측 전력량을 산출하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 특정 단위기간이 상기 특정 구간의 최초 단위기간이고, 상기 전체 기간의 최초 단위기간이 아닌 경우, 상기 구간별 예측 전력량을 산출하는 동작은, 상기 구간별 예측 전력량을, 상기 복수의 구간 중, 상기 특정 구간 및 상기 특정 구간보다 이후의 구간에 대하여 산출하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 특정 단위기간이 상기 특정 구간의 최초 단위기간이고, 상기 전체 기간의 최초 단위기간이 아닌 경우, 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 결정하는 동작은, 상기 복수의 구간 중, 상기 특정 구간보다 이전의 구간에서 사용된 전력량을 고려하여, 상기 특정 구간에 대한 목표 전력량을 다시 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 특정 단위기간이 상기 특정 구간의 최초 단위기간 및 상기 전체 기간의 최초 단위기간이 아닌 경우, 상기 단위기간별 예측 전력량을 산출하는 동작은, 상기 단위기간별 예측 전력량을, 상기 특정 구간에 포함된 단위기간 중, 상기 특정 단위기간 및 상기 특정 단위기간보다 이후의 단위기간에 대하여 산출하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 특정 단위기간이 상기 특정 구간의 최초 단위기간 및 상기 전체 기간의 최초 단위기간이 아닌 경우, 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 결정하는 동작은, 상기 특정 구간에 포함된 단위기간 중, 상기 특정 단위기간보다 이전의 단위기간에서 사용된 전력량을 고려하여, 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 다시 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 압축기를 제어하는 동작은,
상기 특정 단위기간에 대한 예측 전력량과 목표 전력량 간의 차이에 대응하는 절감율에 기초하여, 상기 압축기에 대한 제어에 사용되는 기 설정된 제어 기준을 보정하는 동작; 및 상기 보정된 제어 기준에 따라, 상기 압축기를 제어하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 제어 기준을 보정하는 동작은, 머신러닝(machine learning)을 통해 기 학습된 보정 알고리즘을 이용하여, 상기 기 설정된 제어 기준을 상기 절감율에 대응하는 제어 기준으로 보정하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 압축기를 제어하는 동작은, 상기 공기조화기가 운전을 수행한 운전시간에 대한 데이터베이스에 기초하여, 상기 특정 단위기간에 대응하는 운전시간을 산출하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 압축기를 제어하는 동작은, 상기 보정된 제어 기준에 따라 상기 압축기를 제어하는 동안 상기 공기조화기가 사용한 전력량과, 상기 운전시간에 기초하여 산출된 전력량 간의 차이에 기초하여, 상기 보정 알고리즘을 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 기 설정된 제어 기준을 보정하는 동작은, 기 설정된 초기 시간 동안, 상기 기 설정된 제어 기준에 따라 상기 압축기를 제어하는 동작; 및 상기 초기 시간 동안 상기 공기조화기가 사용한 전력량과 상기 운전시간에 기초하여, 상기 특정 단위기간에 대한 예측 전력량이 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 초과하는지 여부를 판단하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 기 설정된 제어 기준을 보정하는 동작은, 상기 특정 단위기간에 대한 예측 전력량이 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 초과하는 경우, 상기 기 설정된 제어 기준을 보정하는 동작을 포함할 수 있다.기타 실시예들의 구체적인 사항들은 상세한 설명 및 도면들에 포함되어 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전체 기간을 구성하는 단위기간별 및/또는 구간별로 목표 전력량을 결정함으로써, 사용자에게 쾌적한 실내 환경을 최대한 제공하면서, 전체 기간 동안 사용하는 전력량을 목표치 이하로 제한할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전체 기간에서 사용할 것으로 예상되는 전력량을 필요에 따라 정확히 산출할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전체 기간을 구성하는 각각의 구간에서 사용할 것으로 예상되는 구간별 전력량을 필요에 따라 정확히 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 특정 구간에 포함된 각각의 단위기간에서 사용할 것으로 예상되는 단위기간별 전력량을 필요에 따라 정확히 산출할 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전체 기간 동안 사용 가능한 최대 전력량과, 전체기간, 구간 및/또는 단위기간에서 사용할 것으로 예상되는 전력량에 기초하여, 구간 및/또는 단위기간에서 사용 가능한 최대 전력량을 정확히 결정할 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전체 기간, 구간 및/또는 단위기간에서 사용된 전력량에 따라 전력량에 대한 데이터베이스를 업데이트하여, 공기조화기가 전력량을 사용한 히스토리를 체계적이고 다양하게 관리할 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 공기조화기가 전력량을 사용한 히스토리를 고려하여, 사용하고자 하는 전력량의 목표치를 단위기간별 및/또는 구간별로 업데이트할 수 있어, 전체 기간 동안 사용하는 전력량을 목표치 이하로 보다 확실하게 제한할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전체 기간 및/또는 특정 구간과 현재 시점에 대응하는 특정 단위기간의 관계를 고려하여, 구간별 전력량 및/또는 단위기간별 전력량을 필요에 따라 적절히 업데이트할 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 특정 단위기간에서 사용 가능한 최대 전력량과 특정 단위기간에서 사용할 것으로 예상되는 전력량 간의 차이를 고려하여, 각 구성의 동작에 관한 제어 기준을 정확히 보정할 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 보정된 제어 기준에 따라 각 구성의 동작을 제어하는 동안, 제어 기준을 보정하는 알고리즘을 실시간으로 업데이트할 수 있어, 각 구성의 동작을 보다 정확히 제어할 수 있다.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 공기조화기의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는, 도 1의 실외기와 실내기의 개략도이다.
도 3은, 본 발명의 일 실시예에 따른, 공기조화기의 블록도이다.
도 4는, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 딥 러닝(deep learning)에 대한 설명에 참조되는 도면이다.
도 5 내지 도 8은, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 공기조화기의 동작방법을 도시한 순서도들이다.
도 9a 내지 도 12는, 공기조화기의 동작에 대한 설명에 참조되는 도면들이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다. 도면에서는 본 발명을 명확하고 간략하게 설명하기 위하여 설명과 관계없는 부분의 도시를 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 극히 유사한 부분에 대해서는 동일한 도면 참조부호를 사용한다.
이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 단순히 본 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되는 것으로서, 그 자체로 특별히 중요한 의미 또는 역할을 부여하는 것은 아니다. 따라서, 상기 "모듈" 및 "부"는 서로 혼용되어 사용될 수도 있다.
본 출원에서, "포함한다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품, 또는 이들을 조합한 것들의 존재, 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
또한, 본 명세서에서, 다양한 요소들을 설명하기 위해 제1, 제2 등의 용어가 이용될 수 있으나, 이러한 요소들은 이러한 용어들에 의해 제한되지 아니한다. 이러한 용어들은 한 요소를 다른 요소로부터 구별하기 위해서만 이용된다.
이하, 본 발명의 실시예들에 의하여 공기조화기의 제어방법을 설명하기 위한 도면들을 참고하여 본 발명에 대해 설명하도록 한다.
도 1은, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 공기조화기의 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 공기조화기(100)는, 실외기(21) 및 실외기(21)에 연결되는 적어도 하나의 실내기(31)를 포함할 수 있다. 하나의 실외기(21)에 복수의 실내기(31)가 연결될 수 있고, 하나의 실외기(21)에 연결되는 실내기(31)의 수는 도면에 한정되지 않는다.
실내기(31)는, 스탠드형 실내기(31a), 벽걸이형 실내기(31b) 및 천장형 실내기(31c) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
한편, 공기조화기(100)는, 환기장치, 공기청정장치, 가습장치 및 히터 중 적어도 하나를 더 포함할 수 있으며, 실내기(31) 및 실외기(21)의 동작에 연동하여 동작할 수 있다.
실외기(21)는, 냉매를 공급받아 압축하는 압축기(미도시)와, 냉매와 실외공기를 열교환하는 실외 열교환기(미도시)와, 공급되는 냉매로부터 기체 냉매를 추출하여 압축기로 공급하는 어큐뮬레이터(미도시)와, 난방운전에 따른 냉매의 유로를 선택하는 사방밸브(미도시)를 포함할 수 있다. 또한, 실외기(21)는, 다수의 센서, 밸브 및 오일회수기 등을 더 포함할 수 있다.
실외기(21)는, 구비되는 압축기 및 실외 열교환기를 동작시켜 설정에 따라 냉매를 압축하거나 열교환하여 실내기(31)로 냉매를 공급할 수 있다. 실외기(21)는, 중앙제어기(미도시) 또는 실내기(31)의 요구(demand)에 의해 구동될 수 있다. 이때, 구동되는 실내기(31)에 대응하여 냉/난방 용량이 가변됨에 따라 실외기의 작동 개수 및 실외기에 설치된 압축기의 작동 개수가 가변되는 것도 가능하다.
이때, 실외기(21)는, 연결된 실내기(31)로 압축된 냉매를 공급할 수 있다.
실내기(31)는, 실외기(21)로부터 냉매를 공급받아 실내로 냉온의 공기를 토출할 수 있다. 실내기(31)는, 실내 열교환기(미도시)와, 실내기팬(미도시), 공급되는 냉매가 팽창되는 팽창밸브(미도시), 다수의 센서(미도시)를 포함할 수 있다.
이때, 실외기(21) 및 실내기(31)는, 통신선으로 연결되어 상호 데이터를 송수신할 수 있고, 실외기(21) 및 실내기(31)는 중앙제어기와 유선 또는 무선으로 연결되어 중앙제어기의 제어에 따라 동작할 수도 있다.
리모컨(41)은, 실내기(31)에 연결되어, 실내기(31)로 사용자의 제어명령을 전달하고, 실내기(31)의 상태정보를 수신하여 표시할 수 있다. 이때 리모컨(41)은 실내기(31)와의 연결 형태에 따라 유선 또는 무선으로 통신할 수 있다.
한편, 공기조화기(100)는, 실내 공기의 상태를 감지할 수 있는 적어도 하나의 센서(미도시)를 더 포함할 수 있다. 예를 들면, 공기조화기(100)는, 실내 온도를 감지하는 온도 센서, 실내 습도를 감지하는 습도 센서, 실내 기압을 감지하는 기압 센서, 실내 공기 중의 먼지량을 측정하는 센서 등을 더 포함할 수 있고, 온도, 습도, 기압, 공기 중의 먼지량 등 다양한 데이터를 함께 수집할 수 있는 센서를 포함할 수도 있다.
한편, 공기조화기(100)는, 외부 장치(10)와 통신을 수행할 수 있고, 상호 간에 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들면, 실외기(21)는, 공기조화기(100)가 소비하는 전력량을 측정하는 외부 장치(10)로부터, 전력량에 대한 데이터를 실시간으로 수신할 수 있다.
도 2는, 도 1의 실외기와 실내기의 개략도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 공기조화기(100)는, 실외기(21)와 실내기(31)로 구분될 수 있다. 공기조화기(100)는, 복수의 실내기(31a 내지 31c)를 포함할 수 있다.
실외기(21)는, 냉매를 압축시키는 역할을 하는 압축기(110), 압축기(110)를 구동하는 압축기용 모터(미도시), 압축된 냉매를 방열시키는 역할을 하는 실외측 열교환기(120), 기체화된 냉매를 잠시 저장하여 수분과 이물질을 제거한 뒤 일정한 압력의 냉매를 압축기로 공급하는 어큐뮬레이터(130), 압축된 냉매의 유로를 바꾸는 냉/난방 절환밸브(140), 오일 분리기(150), 실외 열교환기(120)의 일측에 배치되어 냉매의 방열을 촉진시키는 실외팬(161)과 실외팬(161)을 회전시키는 실외팬용 모터(162)로 이루어진 실외 송풍기(160), 응축된 냉매를 팽창하는 적어도 하나의 팽창기구(예: 전자식 팽창 밸브(Electronic expansion valves, EEV)) 등을 포함할 수 있다.
보다 구체적으로, 실외기(21)는, 가스배관(182)이 연결되는 가스배관 서비스밸브(113) 및 액체배관(112)이 연결되는 액체배관 서비스밸브(114)를 포함할 수 있다. 가스배관 서비스밸브(113) 및 액체배관 서비스밸브(114)는, 실내기(31)와 연결될 수 있고, 실외기(21)의 냉매를 순환시킬 수 있다.
압축기(110)는, 인버터 압축기, 정속 압축기 중 적어도 하나가 사용될 수 있다. 압축기(110)에서 토출되는 고온, 고압의 냉매는, 압축기(110)의 토출측 배관(151)을 통해 오일분리기(150)로 유동할 수 있다.
실외기(21)는, 어큐뮬레이터(130)의 하측과 압축기(110)의 흡입측 배관(135)을 연결하는 제1 오일회수배관(131)을 포함할 수 있다. 제1 오일회수배관(131)에는, 오일의 유동을 조절하는 오일리턴밸브(132)가 배치될 수 있다.
실외기(21)는, 오일분리기(150)에서 압축기(11)로 오일이 유동하는 제2 오일회수배관(152)을 포함할 수 있다. 제2 오일회수배관(152)에는, 오일이 일측으로 유동하도록 제한하는 체크밸브(153)가 배치될 수 있다.
오일분리기(150)에서 토출되는 냉매는, 냉매토출배관(181)을 통해 냉/난방 절환밸브(140)로 유동할 수 있다.
실외측 열교환기(120)는 실외 공기와 냉매를 열교환시킬 수 있고, 실시예에 따라 복수개(122, 124)로 구성될 수 있다. 실외측 열교환기(120)는, 냉방운전 시 응축기로 동작할 수 있고, 난방운전 시 증발기로 동작할 수 있다.
가변패스밸브(186)는, 제1 실외측 열교환기(122)와 가변패스배관(185) 사이에 배치될 수 있다. 가변패스밸브(186)가 개방되는 경우, 제1 실외측 열교환기(122)에 유동하는 냉매가 가변패스밸브(186), 가변패스배관(185) 및 체크밸브(187)를 거쳐 냉/난방 절환밸브(140)로 유동할 수 있다. 가변패스밸브(186)가 폐쇄되는 경우, 냉방운전 시 제1 실외측 열교환기(122)에 유동하는 냉매가 제1 열교환기-팽창밸브 연결배관(123)으로 유동할 수 있고, 난방운전 시 제1 열교환기-팽창밸브 연결배관(123)에 유동하는 냉매가 제1 실외측 열교환기(122)로 유동할 수 있다.
실외팽창밸브(170)는, 난방운전 시, 실외측 열교환기(120)로 유동되는 냉매를 팽창시킬 수 있고, 냉방운전 시, 냉매를 팽창시키지 않고 통과시킬 수 있다. 실외팽창밸브(170)는, 입력된 신호에 따라 개도값을 조절할 수 있는 전자식 팽창 밸브(EEV)가 사용될 수 있다.
실외팽창밸브(170)는, 제1 실외열교환기(122)로 유동되는 냉매를 팽창시키는 제1 실외팽창밸브(172)와, 제2 실외열교환기(174)로 유동되는 냉매를 팽창시키는 제2 실외팽창밸브(174)를 포함할 수 있다.
제1 실외측 열교환기(122)는, 열교환기-절환밸브 연결배관(183a)을 통해 냉/난방 절환밸브(140)와 연결될 수 있다. 제1 실외측 열교환기(122)는, 제1 열교환기-팽창밸브 연결배관(123)을 통해 실외팽창밸브(170)와 연결될 수 있다.
제2 실외측 열교환기(124)는, 제2 열교환기-팽창밸브 연결배관(125)을 통해 제2 실외팽창밸브(174)와 연결될 수 있다.
제1 실외팽창밸브(172)는, 제1 열교환기-팽창밸브 연결배관(123)와 과냉각액체배관(112') 사이에 배치될 수 있다. 제2 실외팽창밸브(174)는, 제2 열교환기-팽창밸브 연결배관(125)와 과냉각액체배관(112') 사이에 배치될 수 있다.
실외기(21)는, 난방운전 시, 실외측 열교환기(120)에 공급되는 냉매를 실내기(31)로 바이패스 시키기 위한 핫가스 유닛(190)을 더 포함할 수 있다. 핫가스 유닛(90)은, 냉매를 바이패스시키기 위한 핫가스 바이패스 배관(191, 192)과, 핫가스 밸브(193, 194)를 포함할 수 있다. 이때, 제1 핫가스 밸브(193)와 제2 핫가스 밸브(194)는, 선택적으로 동작될 수 있다. 예를 들면, 제1 핫가스 밸브(193)만 개방/폐쇄되거나, 제2 핫가스 밸브(194)만 개방/폐쇄될 수 있다. 한편, 본 실시예에서는, 제1 핫가스 바이패스 배관(191) 및 제2 핫가스 바이패스 배관(192)를 합지시키기 위한 합지밸브(195)가 배치될 수 있다.
실외기(21)는, 액체배관(112)에 배치되는 과냉각유닛(200)을 더 포함할 수 있다. 과냉각유닛(200)은, 과냉각열교환기(201), 액체배관(112)에서 바이패스되고, 과냉각열교환기(201)와 연결되는 과냉각 바이패스배관(202), 과냉각 바이패스배관(202)에 배치되고 유동되는 냉매를 선택적으로 팽창시키는 제1 과냉각팽창밸브(203), 과냉각열교환기(201) 및 압축기(110)를 연결하는 과냉각-압축기 연결배관(204), 과냉각-압축기 연결배관(204)에 배치되고, 유동되는 냉매를 선택적으로 팽창시키는 제2 과냉각팽창밸브(205), 어큐뮬레이터(130)와 과냉각-압축기 연결배관(204)을 연결하는 어큐뮬레이터 바이패스배관(206) 및/또는 어큐뮬레이터 바이패스배관(206)에 유동하는 냉매를 조절하는 과냉각 바이패스밸브(107)를 포함할 수 있다.
실외기(21)는, 액체배관(112)에 배치되는 리시버(210)를 더 포함할 수 있다. 리시버(210)는, 순환되는 냉매의 양을 조절하기 위해 액냉매를 저장할 수 있다. 리시버(210)는, 어큐뮬레이터(30)에서 액냉매가 저장되는 것과 별도로 액냉매를 저장할 수 있다. 예를 들면, 리시버(210)는, 순환되는 냉매의 양이 부족한 경우 어큐뮬레이터(130)에 냉매를 공급할 수 있고, 순환되는 냉매의 양이 많은 경우 냉매를 회수하여 저장할 수 있다.
리시버(210)는, 냉매를 저장하는 리시버탱크(211)와, 냉매의 유동을 단속하는 리시버밸브(213, 215)를 포함할 수 있다.
제1 리시버연결배관(112)은, 리시버탱크(211)와 과냉각액체배관(112')을 서로 연결할 수 있다. 제1 리시버 연결배관(112)에는, 냉매의 유동을 조절하는 제1 리시버밸브(213)가 배치될 수 있다.
제2 리시버연결배관(114)은, 리시버탱크(211)와 어큐뮬레이터(130)을 서로 연결할 수 있다. 제2 리시버 연결배관(114)에는, 냉매의 유동을 조절하는 제2 리시버밸브(215)가 배치될 수 있다.
실내기(31a 내지 31c)는, 실내에 배치되어 냉/난방 기능을 수행하는 실내측 열교환기(33a 내지 33c), 공급되는 냉매가 팽창되는 실내팽창밸브(35a 내지 35c), 실내측 열교환기(33a 내지 33c)의 일측에 배치되어 냉매의 방열을 촉진시키는 실내팬(미도시)과 실내팬을 회전시키는 실내팬용 모터(미도시)로 이루어진 실내 송풍기(미도시), 다수의 센서(미도시) 등을 포함할 수 있다. 실내측 열교환기(33a 내지 33c)는, 실내기(31a 내지 31c)에 각각 적어도 하나가 설치될 수 있다.
공기조화기(100)는, 가스배관 서비스밸브(113)와 제1 분배기(242)를 연결하는 가스배관 연결관(241) 및 액체배관 서비스밸브(114)와 제2 분배기(252)를 연결하는 액체배관 연결관(251)을 포함할 수 있다.
제1 분배기(245)는, 제1 내지 제3 가스분지관(243, 244, 245)을 통해, 실내측 열교환기(33a 내지 33c)와 연결될 수 있다. 제2 분배기(252)는, 제1 내지 제3 액체분지관(253, 254, 255)을 통해, 실내측 열교환기(33a 내지 33c)와 연결될 수 있다.
공기조화기(100)는, 실내를 냉방시키는 냉방기로 구성되는 것도 가능하고, 실내를 냉방시키거나 난방시키는 히트 펌프로 구성되는 것도 가능하다.
도 3은, 본 발명의 일 실시예에 따른, 공기조화기의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 공기조화기(100)는, 센서부(310), 통신부(320), 팬 구동부(330), 압축기 구동부(340), 저장부(350), 출력부(360) 및/또는 제어부(370)를 포함할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예에 따른 공기조화기(100)는, 도 3에 도시되지 않은 다양한 구성들을 더 포함할 수 있다.
통신부(310)는, 적어도 하나의 통신 모듈을 포함할 수 있다. 통신부(310)는, 실외기(21)와 실내기(31)에 각각 구비될 수 있고, 실외기(21)와 실내기(31)는 상호 간에 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들면, 실외기(21)와 실내기(31)의 통신 방식은, 전력선을 이용한 통신 방식, 시리얼 통신 방식(예: RS-485 통신), 냉매 배관을 통한 유선 통신 방식뿐만 아니라, 와이파이(Wi-fi), 블루투스(Bluetooth), 비콘(Beacon), 지그비(zigbee)등의 무선 통신 방식일 수도 있다.
한편, 통신부(310)는, 외부 장치와 상호 간에 데이터를 송수신할 수 있다. 예를 들면, 통신부(310)는, 외부 장치(예: 이동 단말기)와 무선 통신 채널을 수립할 수 있고, 수립된 무선 통신 채널을 통해 공기조화기(100)에 구비된 각 구성에 대한 상태, 에러 발생 여부 등에 대한 데이터를 송수신할 수 있다. 통신부(310)는, 외부 네트워크에 연결된 서버에 접속하여 데이터를 송수신할 수도 있다.
센서부(320)는, 복수의 센서를 구비할 수 있고, 복수의 센서를 통해 검출된 검출 값에 대한 데이터를 제어부(370)로 전송할 수 있다. 예를 들면, 센서부(320)는, 실외 열교환기(120) 및/또는 실내측 열교환기(33)의 온도를 검출하는 열교환기 온도센서(미도시), 공기조화기(100)의 각 배관을 통해 유동하는 냉매의 압력을 검출하는 압력센서(미도시), 공기조화기(100)의 각 배관을 통해 유동하는 냉매의 온도를 검출하는 배관 온도센서(미도시), 실내의 온도를 검출하는 실내 온도센서(미도시), 실외의 온도를 검출하는 실외 온도센서(미도시) 등을 포함할 수 있다.
저장부(330)는, 제어부(370) 내의 각 신호 처리 및 제어를 위한 프로그램이 저장될 수도 있고, 신호 처리된 음성 또는 데이터 신호를 저장할 수도 있다. 예를 들면, 저장부(330)는 제어부(370)에 의해 처리 가능한 다양한 작업들을 수행하기 위한 목적으로 설계된 응용 프로그램들을 저장하고, 제어부(370)의 요청 시, 저장된 응용 프로그램들 중 일부를 선택적으로 제공할 수 있다. 저장부(330)에 저장되는 프로그램 등은, 제어부(370)에 의해 실행될 수 있는 것이라면 특별히 한정하지 않는다.
도 3의 저장부(330)가 제어부(370)와 별도로 구비된 실시예를 도시하고 있으나, 본 발명의 범위는 이에 한정되지 않으며, 제어부(370) 내에 저장부(330)가 포함될 수도 있다.
저장부(330)는, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성과 관련된 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들면, 저장부(330)는, 센서부(320)에 구비된 복수의 센서로부터 검출된 검출 값에 대한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들면, 저장부(330)는, 압축기(110)의 운전주파수, 압축기(110)에 유입되는 냉매의 압력(이하, 압축기 저압), 압축기(110)에서 토출되는 냉매의 압력(이하, 압축기 고압) 등에 대한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들면, 저장부(330)는, 팬(351)의 회전 수, 전자식 팽창밸브(EEV) 각각의 개도량, 과열도, 과냉도 등에 대한 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들면, 저장부(330)는, 공기조화기(100)가 소비하는 전력량 등에 대한 적어도 하나의 데이터베이스를 저장할 수 있다.
압축기 구동부(340)는, 압축기(110)를 구동할 수 있다. 예를 들면, 압축기 구동부(340)는, 교류 전원을 직류 전원으로 정류하여 출력하는 정류부(미도시), 정류부로부터의 맥동 전압을 저장하는 dc 단 커패시터, 복수의 스위칭 소자를 구비하여, 평활된 직류 전원을 소정 주파수의 3상 교류 전원으로 변환 및 출력하는 인버터(미도시) 및/또는 인버터로부터 출력되는 3상 교류 전원에 따라, 압축기(110)를 구동하는 압축기용 모터(미도시)를 포함할 수 있다.
압축기 구동부(340)는, 제어부(370)의 제어에 따라, 압축기(110)의 운전 주파수를 변경할 수 있다. 예를 들면, 압축기 구동부(340)는, 제어부(370)의 제어에 따라, 압축기용 모터로 출력되는 3상 교류 전원의 주파수를 변경하여, 압축기(110)의 운전 주파수를 변경할 수 있다.
팬 구동부(350)는, 공기조화기(100)에 구비된 팬(351)을 구동할 수 있다. 예를 들면, 팬 구동부(350)는, 실외팬(161) 및/또는 실내팬(미도시)를 구동할 수 있다. 예를 들면, 팬 구동부(350)는, 교류 전원을 직류 전원으로 정류하여 출력하는 정류부(미도시), 정류부로부터의 맥동 전압을 저장하는 dc 단 커패시터, 복수의 스위칭 소자를 구비하여, 평활된 직류 전원을 소정 주파수의 3상 교류 전원으로 변환 및 출력하는 인버터(미도시) 및/또는 인버터로부터 출력되는 3상 교류 전원에 따라 팬을 구동하는 모터를 포함할 수 있다.
한편, 팬 구동부(350)는, 실외팬(161) 및 실내팬을 구동하기 위한 구성을 각각 구분하여 구비할 수 있다.
팬 구동부(350)는, 제어부(370)의 제어에 따라, 팬(351)의 회전수를 변경할 수 있다. 예를 들면, 팬 구동부(350)는, 제어부(370)의 제어에 따라, 실외팬용 모터로 출력되는 3상 교류 전원의 주파수를 변경하여, 실외팬(161)의 회전수를 변경할 수 있다. 예를 들면, 팬 구동부(350)는, 제어부(370)의 제어에 따라, 실내팬용 모터로 출력되는 3상 교류 전원의 주파수를 변경하여, 실내팬의 회전수를 변경할 수 있다.
출력부(360)는, 디스플레이(미도시), 발광 다이오드(Light Emitting Diode: LED) 등의 표시 장치를 구비할 수 있고, 표시 장치를 통해 공기조화기(100)의 운전 상태, 에러 발생 등과 관련된 동작 상태를 표시할 수 있다.
출력부(360)는, 스피커, 버저 등의 오디오 장치를 구비할 수 있고, 오디오 장치를 통해 공기조화기(100)의 운전 상태에 대한 효과음을 출력할 수 있고, 에러 발생시 소정의 경고음을 출력할 수 있다.
제어부(370)는, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성과 연결될 수 있고, 각 구성의 전반적인 동작을 제어할 수 있다. 제어부(370)는, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성과 상호 간에 데이터를 송수신할 수 있다. 제어부(370)는, 실외기(21) 뿐만 아니라, 실내기(31) 및/또는 중앙제어기 중 적어도 어느 하나에 구비될 수도 있다. 예를 들어, 실외기(21), 실내기(31) 및 중앙제어기는, 각각 동작을 제어하는 제어부(370)를 포함할 수 있다.
제어부(370)는, 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 여기서, 프로세서는 CPU(central processing unit)과 같은 일반적인 프로세서일 수 있다. 물론, 프로세서는 ASIC과 같은 전용 장치(dedicated device)이거나 다른 하드웨어 기반의 프로세서일 수 있다.
제어부(370)는, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성과 관련된 데이터를 딥 러닝(deep learning) 등 머신 러닝(machine learning)을 통해 학습하여, 학습 모델을 생성할 수 있다. 제어부(370)는, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성과 관련된 데이터와 기 학습된 학습모델을 이용하여, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성을 제어할 수 있다.
이하, 도 4를 참조하여, 딥 러닝에 대해서 상세히 설명하도록 한다.
도 4는, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 딥 러닝(deep learning)에 대한 설명에 참조되는 도면이다.
머신 러닝은, 컴퓨터에게 사람이 직접 로직(logic)을 지시하지 않아도 데이터를 통해 컴퓨터가 학습을 하고, 이를 통해 컴퓨터가 문제를 해결하게 하는 것을 의미한다.
딥 러닝은, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN) 등을 기반으로 컴퓨터에게 사람의 사고방식을 가르치는 방법으로, 컴퓨터가 스스로 사람처럼 학습할 수 있는 인공지능 기술을 의미한다. 인공신경망(ANN)은 소프트웨어 형태로 구현되거나 칩(chip) 등 하드웨어 형태로 구현될 수 있다. 예를 들면, 인공신경망(ANN)은, 심층신경망(Deep Neural Network, DNN), 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN), 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN), 심층신뢰신경망(Deep Belief Network, DBN) 등 다양한 종류의 알고리즘을 포함할 수 있다.
도 4를 참조하면, 인공신경망(ANN)은 입력 레이어(input layer), 히든 레이어(hiddent layer), 및 출력 레이어(output layer)를 포함할 수 있다. 각 레이어는 복수의 노드들을 포함하고, 각 레이어는 다음 레이어와 연결될 수 있으며, 인접한 레이어 사이의 노드들은 웨이트(weight)를 가지고 서로 연결될 수 있다.
컴퓨터는, 데이터로부터 일정한 패턴을 발견해 특징 맵(feature map)을 형성할 수 있고, 하위레벨 특징부터, 중간레벨 특징, 상위레벨 특징까지 추출하여, 대상을 인식하고 그 결과를 출력할 수 있다.
또한, 각 노드들은 활성화 모델에 기초하여 동작할 수 있고, 활성화 모델에 따라 입력 값에 대응하는 출력 값이 결정될 수 있다.
임의의 노드, 예를 들어, 하위레벨 특징의 출력 값은 해당 노드와 연결된 다음 레이어, 예를 들어, 중간레벨 특징의 노드로 입력될 수 있다. 다음 레이어의 노드, 예를 들어, 중간레벨 특징의 노드는 하위레벨 특징의 복수의 노드로부터 출력되는 값들을 입력 받을 수 있다.
이때, 각 노드의 입력 값은 이전 레이어의 노드의 출력 값에 웨이트(weight)가 적용된 값일 수 있다. 웨이트(weight)는 노드 간의 연결 강도를 의미할 수 있다. 또한, 딥러닝 과정은 적절한 웨이트(weight), 바이어스(bias)를 찾아내는 과정으로도 볼 수 있다.
한편, 임의의 노드, 예를 들어, 중간레벨 특징의 출력 값은 해당 노드와 연결된 다음 레이어, 예를 들어, 상위레벨 특징의 노드로 입력될 수 있다. 다음 레이어의 노드, 예를 들어, 상위레벨 특징의 노드는 중간레벨 특징의 복수의 노드로부터 출력되는 값들을 입력 받을 수 있다.
인공신경망(ANN)은 각 레벨에 대응하는 학습된 레이어(layer)를 이용하여, 각 레벨에 대응하는 특징 정보를 추출할 수 있다. 인공신경망(ANN)은 순차적으로 추상화하여, 가장 상위 레벨의 특징 정보를 활용하여 소정 대상을 인식할 수 있다.
한편, 인공신경망(ANN)의 학습은 입력 데이터에 대하여 원하는 출력이 나오도록 노드간 연결선의 웨이트(weight)를 조정함으로써 이루어질 수 있고, 필요한 경우 바이어스(bias) 값도 조정할 수 있다. 또한, 인공신경망(ANN)은 학습에 의해 웨이트(weight) 값을 지속적으로 업데이트할 수 있다. 또한, 인공신경망(ANN)의 학습에는 역전파(Back-propagation) 등의 방식이 사용될 수 있다.
저장부(330)는, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성으로부터 획득한 데이터, 인공신경망(ANN)을 학습하기 위한 데이터 등을 저장할 수 있다. 예를 들면, 저장부(330)는, 인공신경망(ANN)을 학습하기 위한, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성에 대한 데이터를 포함하는 데이터베이스, 인공신경망(ANN) 구조를 이루는 웨이트(weight), 바이어스(bias) 등을 저장할 수 있다.
한편, 제어부(370)는, 데이터 획득부(미도시), 모델 학습부(미도시) 및/또는 결과 산출부(미도시)를 포함할 수 있다.
데이터 획득부는, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성에 대한 데이터를 획득하고, 획득한 데이터 중 학습 대상인 입력 데이터를 결정할 수 있다.
모델 학습부는, 입력 데이터를 학습하여, 학습 모델을 생성할 수 있다. 모델 학습부는, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성에 대한 데이터에 기초하여, 기 생성된 학습 모델을 업데이트할 수 있다.
결과 산출부는, 공기조화기(100)에 구비된 각 구성에 대한 데이터 중 입력 데이터와 기 학습된 학습 모델을 이용하여, 입력 데이터에 대응하는 결과 데이터를 산출할 수 있다.
도 5 내지 도 8은, 본 발명의 일 실시 예에 따른, 공기조화기의 동작방법을 도시한 순서도들이고, 도 9a 내지 도 12는, 공기조화기의 동작에 대한 설명에 참조되는 도면들이다.
도 5를 참조하면, 공기조화기(100)는, S510 동작에서, 소정 기준 이상의 데이터가 저장부(330)의 데이터베이스에 누적되어 있는지 여부를 판단할 수 있다. 여기서, 데이터베이스는, 공기조화기(100)가 단위기간별로 사용한 전력량에 대한 데이터가 누적되어 구성될 수 있다. 예를 들어, 공기조화기(100)는, 전기 요금이 산정되는 주기에 대응하는 전체 기간 이상의 데이터가 데이터베이스에 누적된 경우, 소정 기준 이상의 데이터가 누적된 것으로 판단할 수 있다.
이하에서는, 설명의 편의상, 전기 요금이 산정되는 주기에 대응하는 전체 기간은 한 달, 단위기간은 하루, 단위기간으로 구성되는 구간은 일주일인 것으로 설명하나, 본 발명이 이에 제한되지 않는다.
공기조화기(100)는, S520 동작에서, 데이터베이스에 소정 기준 이상의 데이터가 누적되지 않은 경우, 기 설정된 기준에 따라 운전을 수행할 수 있다. 예를 들어, 공기조화기(100)는, 단위기간 동안 사용되는 전력량을 모니터링할 수 있다. 이때, 공기조화기(100)는, 단위기간 동안 사용된 전력량이 기 설정된 단위기간별 목표치에 근접하는 경우, 압축기(110)의 운전주파수를 최소로 유지할 수 있고, 단위기간 동안 사용된 전력량이 기 설정된 단위기간별 목표치에 도달하는 경우, 운전을 정지할 수 있다.
공기조화기(100)는, S530 동작에서, 데이터베이스에 소정 기준 이상의 데이터가 누적된 경우, 전체 기간 중 적어도 일부에서 공기조화기(100)가 사용할 것으로 예상되는 전력량(이하, 예측 전력량)을 산출할 수 있다. 이와 관련하여, 도 6을 참조하여 설명하도록 한다.
도 6을 참조하면, 공기조화기(100)는, S610 동작에서, 현재 시점에 대응하는 특정 단위기간이 전체 기간의 최초 단위기간에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다.
공기조화기(100)는, 현재 시점이 전기 요금이 산정되는 주기가 시작되는 시점에 해당하는 경우, 특정 단위기간이 전체 기간의 최초 단위기간에 해당하는 것으로 판단할 수 있다. 예를 들어, 전기 요금이 산정되는 주기가 시작되는 시점이 매달 4일 자정인 경우, 매달 4일이 전체 기간의 최초 단위기간으로 설정될 수 있다.
공기조화기(100)는, S620 동작에서, 특정 단위기간이 전체 기간의 최초 단위기간에 해당하는 경우, 전체 기간과 관련된 예측 전력량을 모두 산출할 수 있다. 예를 들어, 공기조화기(100)는, 지수평활법(exponential smoothing method)을 이용하여, 데이터베이스에 포함된 데이터로부터 전체 기간과 관련된 예측 전력량을 산출할 수 있다. 여기서, 지수평활법은, 최근 데이터에 가장 큰 가중치를 주고, 데이터베이스에 누적된 시점이 현재 시점으로부터 멀어질수록 가중치를 기하학적으로 감소시키는 방법을 의미할 수 있다.
도 9a를 참조하면, 공기조화기(100)는, 데이터베이스에 누적된 직전의 전체 기간(910) 동안 공기조화기(100)가 사용한 단위기간별 전력량에 기초하여, 다음 전체 기간(920)과 관련된 예측 전력량을 산출할 수 있다.
공기조화기(100)는, 데이터베이스에 포함된 데이터 중, 직전의 전체 기간 동안 공기조화기(100)가 사용한 단위기간별 전력량에 기초하여, 전체 기간을 구성하는 복수의 구간에 대한 구간별 예측 전력량을 산출할 수 있다. 이때, 공기조화기(100)는, 이하 수학식 1에 대응하는 이중 지수 평활법(double exponential smoothing)을 이용하여, 구간별 예측 전력량을 산출할 수 있다.
Figure pat00001
Figure pat00002
Figure pat00003
상기 수학식 1에서, Lt는 t에서의 수준 성분, Yt는 t에서의 데이터 값, Bt는 t에서의 추세 성분, α는 수준 성분에 대한 가중치, β는 추세 성분에 대한 가중치, Ft+m은 t에서 m 이후에 대한 예측값을 의미할 수 있다. 여기서, α 및 β는 0보다 크고 1보다 작은 값일 수 있다.
이때, 공기조화기(100)는, α 및/또는 β를 0.1 단위로 변경하면서, 직전의 전체 기간 동안 공기조화기(100)가 사용한 단위기간별 전력량에 대한 데이터 중 일부를 훈련 데이터로 사용하고, 나머지를 테스트 데이터로 사용하는 교차검증(Cross-validation)을 수행할 수 있다. 이때, 교차검증을 수행한 결과에 따라, 오차가 가장 적은 α 및 β가, 구간별 예측 전력량의 산출에 사용될 수 있다.
공기조화기(100)는, 데이터베이스에 포함된 데이터 중, 직전의 전체 기간 동안 공기조화기(100)가 사용한 단위기간별 전력량에 기초하여, 전체 기간의 최초 구간에 포함된 단위기간에 대한 단위기간별 예측 전력량을 산출할 수 있다. 이때, 공기조화기(100)는, 이하 수학식 2에 대응하는 삼중 지수 평활법(triple exponential smoothing)을 이용하여, 단위기간별 예측 전력량을 산출할 수 있다.
Figure pat00004
Figure pat00005
Figure pat00006
Figure pat00007
상기 수학식 2에서, St는 t에서의 계절 성분, m은 계절성의 주기, γ는 계절 성분에 대한 가중치를 의미할 수 있다. 여기서, γ는 0보다 크고 1보다 작은 값일 수 있다.
이때, 공기조화기(100)는, α, β 및/또는 γ를 0.1 단위로 변경하면서, 직전의 전체 기간 동안 공기조화기(100)가 사용한 단위기간별 전력량에 대한 데이터 중 일부를 훈련 데이터로 사용하고, 나머지를 테스트 데이터로 사용하는 교차검증(Cross-validation)을 수행할 수 있다. 이때, 교차검증을 수행한 결과에 따라, 오차가 가장 적은 α, β 및 γ가, 전체 기간의 최초 구간에 포함된 단위기간에 대한 단위기간별 예측 전력량의 산출에 사용될 수 있다.
한편, 도 9b를 참조하면, 공기조화기(100)는, 현재 시점에 대응하는 특정 단위기간이 전체 기간의 최초 단위기간(931)에 해당하는 경우, 복수의 구간에 대한 구간별 예측 전력량(941)을 먼저 산출하고, 최초 구간에 포함된 단위기간에 대한 단위기간별 예측 전력량(951)을 산출한 후, 최초 구간의 예측 전력량을 보정할 수 있다.
공기조화기(100)는, 복수의 구간에 대한 구간별 예측 전력량(941)의 총 합을, 전체 기간 동안 공기조화기(100)가 사용할 것으로 예상되는, 전체 기간에 대응하는 예측 전력량으로 산출할 수 있다.
공기조화기(100)는, S630 동작에서, 특정 단위기간이 전체 기간의 최초 단위기간에 해당하지 않는 경우, 특정 단위기간이 전체 기간을 구성하는 복수의 구간 중 어느 하나의 최초 단위기간에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 여기서, 복수의 구간 중 특정 단위기간을 포함하는 구간은, 특정 구간으로 명명될 수 있다.
공기조화기(100)는, S640 동작에서, 특정 단위기간이 특정 구간의 최초 단위기간에 해당하는 경우, 복수의 구간 중 특정 구간 및 특정 구간보다 이후의 구간에 대하여, 구간별 예측 전력량을 산출할 수 있다. 예를 들어, 공기조화기(100)는, 상기 수학식 1에 대응하는 이중 지수 평활법을 이용하여, 구간별 예측 전력량을 산출할 수 있다.
도 9c를 참조하면, 공기조화기(100)는, 현재 시점에 대응하는 특정 단위기간이 전체 기간의 두 번째 주의 최초 단위기간(932)에 해당하는 경우, 두 번째 주 내지 다섯 번째 주에 대한 구간별 예측 전력량(942)을 산출할 수 있다. 이때, 데이터베이터는, 첫 번째 주에서 공기조화기(100)가 사용한 단위기간별 전력량에 대한 데이터가 포함할 수 있고, 공기조화기(100)는 데이터베이스에 누적된 데이터 중, 첫 번째 주에 대한 데이터를 포함한 최근의 데이터를 이용하여 구간별 예측 전력량을 산출할 수 있다.
공기조화기(100)는, S650 동작에서, 특정 구간에 포함된 단위기간 중, 특정 단위기간 및 특정 단위기간보다 이후의 단위기간에 대하여, 단위기간별 예측 전력량을 산출할 수 있다. 예를 들어, 공기조화기(100)는, 상기 수학식 2에 대응하는 삼중 지수 평활법을 이용하여, 단위기간별 예측 전력량을 산출할 수 있다.
도 9c를 참조하면, 공기조화기(100)는, 특정 단위기간이 전체 기간의 두 번째 주의 최초 단위기간(932)인 월요일에 해당하는 경우, 두 번째 주에 포함된 단위기간에 대한 단위기간별 예측 전력량(952)을 산출할 수 있다. 이때, 공기조화기(100)는, 두 번째 주의 단위기간별 예측 전력량(952)에 기초하여, S640 동작에서 산출한 특정 구간인 두 번째 주의 예측 전력량을 보정할 수 있다.
한편, 도 9d를 참조하면, 공기조화기(100)는, 특정 단위기간이 전체 기간의 두 번째 주의 최초 단위기간인 월요일이 아닌 목요일(933)에 해당하는 경우, 두 번째 주에 포함된 단위기간 중 목요일 내지 일요일에 대한 단위기간별 예측 전력량(953)를 산출할 수 있다.
이때, 데이터베이터는, 두 번째 주의 월요일부터 수요일까지 공기조화기(100)가 사용한 단위기간별 전력량에 대한 데이터가 포함할 수 있고, 공기조화기(100)는 데이터베이스에 누적된 데이터 중, 두 번째 주의 월요일부터 수요일에 대한 데이터를 포함한 최근의 데이터를 이용하여 단위기간별 예측 전력량을 산출할 수 있다.
한편, 공기조화기(100)는, 특정 단위기간이 전체 기간의 최초 단위기간 및 특정 구간의 최초 단위기간이 아닌 경우, 구간별 예측 전력량에 대한 산출은 생략할 수 있다. 즉, 공기조화기(100)는, 전체 기간이 개시되는 경우 및/또는 특정 구간이 개시되는 경우에 있어서, 구간별 예측 전력량을 산출할 수 있다.
도 10a 및 도 10b를 참조하면, 삼중 지수 평활법을 이용하여, 단위기간별 예측 전력량을 산출한 결과에 대한 그래프를 확인할 수 있다. 도 10a의 경우, 4일마다 전력량을 사용하는 패턴이 반복되며, 도 10b의 경우, 7일마다 전력량을 사용하는 패턴이 반복되는 것을 확인할 수 있다. 이때, 공기조화기(100)는, 삼중 지수 평활법을 이용하여, 전력량의 사용 패턴에 대응하는 단위기간별 예측 전력량을 산출할 수 있다.
다시 도 5를 참조하면, 공기조화기(100)는, S540 동작에서, 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 결정할 수 있다. 여기서, 특정 단위기간에 대한 목표 전력량은, 공기조화기(100)가 특정 단위기간에서 사용할 수 있는 최대 전력량을 의미할 수 있다. 이와 관련하여, 도 7을 참조하여 설명하도록 한다.
도 7을 참조하면, 공기조화기(100)는, S710 동작에서, 현재 시점에 대응하는 특정 단위기간이 전체 기간의 최초 단위기간에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다.
공기조화기(100)는, S720 동작 및 S730 동작에서, 특정 단위기간이 전체 기간의 최초 단위기간에 해당하는 경우, 전체 기간을 구성하는 복수의 구간 전체에 대한 구간별 목표 전력량과, 전체 기간의 최초 구간에 포함된 단위기간에 대한 단위기간별 목표 전력량을 결정할 수 있다. 여기서, 구간별 목표 전력량은, 각 구간에서 사용할 수 있는 최대 전력량을 의미할 수 있다.
도 9b를 참조하면, 공기조화기(100)는, 전체 기간에 대응하는 예측 전력량에서 구간별 예측 전력량(941)이 각각 차지하는 비중에 따라, 구간별 목표 전력량(961)을 결정할 수 있다. 이때, 구간별 목표 전력량의 총 합은, 전체 기간에 대하여 기 설정된 최대 전력량인 400kWh와 동일할 수 있다. 또한, 전체 기간에 대응하는 예측 전력량이 550kWh인 경우, 전체 기간에서 절감이 필요한 총 전력량은 150kWh이고, 각 구간에서 절감이 필요한 전력량은 구간별 비중에 대응할 수 있다.
한편, 공기조화기(100)는, 최초 구간에 대한 예측 전력량에서 최초 구간의 단위기간별 예측 전력량(951)이 각각 차지하는 비중에 따라, 최초 구간의 단위기간별 목표 전력량을 결정할 수 있다. 이때, 최초 구간의 단위기간별 목표 전력량의 총 합은, 첫 번째 주의 목표 전력량인 43.6Wh와 동일할 수 있다.
공기조화기(100)는, S740 동작에서, 특정 단위기간이 전체 기간의 최초 단위기간에 해당하지 않는 경우, 특정 단위기간이 전체 기간을 구성하는 복수의 구간 중 어느 하나의 최초 단위기간에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다.
공기조화기(100)는, S750 동작에서, 특정 단위기간이 전체 기간의 최초 단위기간에 해당하지 않고, 특정 단위기간이 특정 구간의 최초 단위기간에 해당하는 경우, 특정 구간보다 이전의 구간에서 사용된 전력량을 고려하여, 특정 구간 및 특정 구간보다 이후의 구간에 대하여, 구간별 목표 전력량을 산출할 수 있다.
도 9c를 참조하면, 공기조화기(100)는, 특정 단위기간이 전체 기간의 두 번째 주의 최초 단위기간(932)에 해당하는 경우, 두 번째 주 내지 다섯 번째 주에 대한 구간별 목표 전력량(962)을 산출할 수 있다.
한편, 공기조화기(100)가 첫 번째 주에 사용한 전력량이 45kWh인 경우, 두 번째 주 내지 다섯 번째 주에서 사용 가능한 잔여 전력량은, 기 설정된 최대 전력량인 400kWh 중 355kWh로 제한될 수 있다. 공기조화기(100)는, 잔여 전력량인 355kWh에서 두 번째 주 내지 다섯 번째 주에 대한 구간별 예측 전력량(942)이 각각 차지하는 비중에 따라, 구간별 목표 전력량(962)을 다시 결정할 수 있다. 이때, 다시 결정된 구간별 목표 전력량(962)의 총 합은, 잔여 전력량인 355kWh 이하일 수 있다.
한편, 공기조화기(100)는, S730 동작에서, 특정 단위기간이 전체 기간의 최초 단위기간에 해당하지 않고, 특정 단위기간이 특정 구간의 최초 단위기간에 해당하는 경우, 특정 구간에 포함된 단위기간에 대한 단위기간별 목표 전력량을 결정할 수 있다.
도 9c를 참조하면, 공기조화기(100)는, 두 번째 주의 목표 전력량에서 두 번째 주의 단위기간별 예측 전력량(952)이 각각 차지하는 비중에 따라, 두 번째 주의 단위기간별 목표 전력량을 결정할 수 있다. 이때, 두 번째 주의 단위기간별 목표 전력량의 총 합은, 두 번째 주의 목표 전력량인 87.3Wh와 동일할 수 있다.
공기조화기(100)는, S760 동작에서, 특정 단위기간이 전체 기간의 최초 단위기간 및 특정 구간의 최초 단위기간이 아닌 경우, 특정 구간에 포함된 단위기간들 중, 특정 단위기간보다 이전의 단위기간에서 사용된 전력량을 고려하여, 특정 단위기간 및 특정 단위기간보다 이후의 단위기간에 대하여, 단위기간별 목표 전력량을 산출할 수 있다.
도 9d를 참조하면, 공기조화기(100)는, 특정 단위기간이 전체 기간의 두 번째 주의 최초 단위기간인 월요일이 아닌 목요일(933)에 해당하는 경우, 두 번째 주에 포함된 단위기간 중 목요일 내지 일요일에 대한 단위기간별 목표 전력량을 다시 결정할 수 있다. 이때, 공기조화기(100)는, 두 번째 주에 대한 목표 전력량인 87.3kWh에서 월요일부터 수요일까지 사용된 전력량을 뺀 값을, 목요일 내지 일요일에서 사용 가능한 전력량으로 산출할 수 있다.
또한, 공기조화기(100)는, 목요일 내지 일요일에 대한 단위기간별 예측 전력량(953)의 총 합에서, 목요일 내지 일요일에 대한 단위기간별 예측 전력량(953)이 각각 차지하는 비중에 따라, 목요일 내지 일요일에 대한 단위기간별 목표 전력량을 결정할 수 있다.
다시 도 5를 참조하면, 공기조화기(100)는, S550 동작에서, 특정 단위기간에 대하여 결정된 목표 전력량에 기초하여, 특정 단위기간 동안 운전을 수행할 수 있다. 예를 들어, 공기조화기(100)는, 특정 단위기간에 대하여 결정된 목표 전력량에 따라, 특정 단위기간 동안 압축기(110)를 제어할 수 있다. 이와 관련하여, 도 8를 참조하여 설명하도록 한다.
도 8을 참조하면, 공기조화기(100)는, S810 동작에서, 특정 단위기간 동안 운전을 수행할 것으로 예상되는 시간(이하, 예상 운전시간)을 결정할 수 있다.
공기조화기(100)는, 운전을 수행한 시간에 대한 데이터베이스를 저장부(330)에 저장할 수 있다. 이때, 공기조화기(100)는, 단위기간이 경과할 때마다, 단위기간 동안 운전을 수행한 시간에 대한 데이터를 데이터베이스에 추가할 수 있다. 공기조화기(100)는, 운전을 수행한 시간에 대한 데이터베이스와, 상기 수학식 2에 대응하는 삼중 지수 평활법을 이용하여, 특정 단위기간의 예상 운전시간을 산출할 수 있다. 이때, 공기조화기(100)는, α, β 및/또는 γ를 0.1 단위로 변경하면서, 이전에 공기조화기(100)가 운전을 수행한 시간에 대한 데이터 중 일부를 훈련 데이터로 사용하고, 나머지를 테스트 데이터로 사용하는 교차검증(Cross-validation)을 수행할 수 있다. 이때, 교차검증을 수행한 결과에 따라, 오차가 가장 적은 α, β 및 γ가, 특정 단위기간의 예상 운전시간의 산출에 사용될 수 있다.
공기조화기(100)는, S820 동작에서, 초기 운전이 종료됐는지 여부를 판단할 수 있다. 여기서, 초기 운전은, 특정 단위기간에서 공기조화기(100)의 운전이 개시된 시점부터 기 설정된 시간 동안 수행되는 운전을 의미할 수 있다.
공기조화기(100)는, S830 동작에서, 초기 운전이 종료되지 않은 경우, 압축기(110)에 대한 제어에 사용되는 기 설정된 제어 기준에 따라 운전을 수행할 수 있다. 사용자가 설정한 목표온도와 실내 온도센서를 통해 검출한 실내온도 간의 차이에 따라, 압축기(110)에 유입되는 냉매에 대한 압축기 저압의 목표값(이하, 목표 저압)을 결정할 수 있다. 이때, 공기조화기(100)는, 현재 압축기 저압과 목표 저압 간의 차이가 줄어들도록, 압축기(110)의 운전주파수를 조절할 수 있다.
공기조화기(100)는, S840 동작에서, 초기 운전이 종료된 경우, 특정 단위기간의 목표 절감율을 결정할 수 있다. 여기서, 목표 절감율은, 특정 단위기간 동안 사용되는 전력량에 대한 절감이 요구되는 전력량의 비를 의미할 수 있다. 예를 들어, 목표 절감율은, 특정 단위기간 동안 사용되는 전력량과 목표 전력량 간의 차이를, 특정 단위기간 동안 사용되는 전력량으로 나눈 값에 해당할 수 있다.
도 11a를 참조하면, 공기조화기(100)는, 초기 운전이 종료된 경우, 초기 운전에서 사용된 전력량을 확인할 수 있다. 예를 들어, 초기 운전을 수행하는 기 설정된 시간이 2시간인 경우, 공기조화기(100)는, 사용된 전력량을 소정 주기인 1시간마다 누적할 수 있다.
공기조화기(100)는, 소정 주기 마다 누적된 전력량과 예상 운전시간을 이용하여, 예상 운전시간이 경과하는 동안 사용이 예상되는 전력량(1100)을 산출할 수 있다. 또한, 공기조화기(100)는, 예상 운전시간이 도래하는 시점의 총 전력량과 목표 전력량 간의 차이(d)를 목표 절감량으로 산출할 수 있고, 목표 절감량을 예상 운전시간이 도래하는 시점까지 누적된 총 전력량으로 나눈 값을, 목표 절감율로 산출할 수 있다.
공기조화기(100)는, S850 동작에서, 보정 알고리즘을 이용하여, 압축기(110)의 제어에 사용되는 제어 기준을 보정할 수 있다. 예를 들어, 공기조화기(100)는, 보정 알고리즘을 이용하여, 목표 절감율, 초기 운전이 종료된 현재 시점의 목표 저압, 현재 시점의 운전율 및/또는 현재 시점의 실외온도에 대응하는, 보정된 목표 저압을 산출할 수 있다. 이때, 보정 알고리즘은, k-최근접 이웃(k-nearest neighbor, k-NN) 알고리즘을 포함할 수 있다. 여기서, k-NN 알고리즘은, 특정 지점에 대해 가장 근접하게 이웃하는 k개의 데이터를 추출 및 그룹화함으로써, 영역별 밀도를 판단하는 알고리즘을 의미할 수 있다. 또한, 공기조화기(100)의 저장부(330)에는, k-NN 알고리즘에 사용되는 데이터베이스(이하, 보정용 데이터베이스)가 저장될 수 있다.
한편, 공기조화기(100)는, 특정 단위기간에 대한 예측 전력량 및/또는 예상 운전시간이 도래하는 시점의 총 전력량이 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 초과하는 경우, 보정 알고리즘을 이용하여, 압축기(110)의 제어에 사용되는 제어 기준을 보정할 수 있다.
공기조화기(100)는, S860 동작에서, 보정된 제어 기준에 따라, 압축기(110)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 공기조화기(100)는, 공기조화기(100)는, 현재 압축기 저압과 보정된 목표 저압 간의 차이가 줄어들도록, 압축기(110)의 운전주파수를 조절할 수 있다.
공기조화기(100)는, S870 동작에서, 보정된 제어 기준에 따라 압축기(110)를 제어한 결과를 산출할 수 있다.
도 11b를 참조하면, 공기조화기(100)는, 보정된 제어 기준에 따라 운전을 수행한 소정 시간 동안 사용한 전력량을 확인할 수 있다. 예를 들어, 공기조화기(100)는, 초기 운전이 수행된 2시간 동안 사용된 전력량과, 초기 운전이 종료된 후 보정된 제어 기준에 따라 1시간 동안 사용된 전력량을 합한 결과를 확인할 수 있다.
공기조화기(100)는, 초기 운전부터 3시간 동안 누적된 전력량(1010)과, 예상 운전시간이 경과하는 동안 사용이 예상되는 전력량(1100) 중 3시간 동안 사용이 예상되는 전력량 간의 차이(d1)를 산출할 수 있다. 이때, 공기조화기(100)는, 산출된 차이(d1)를 3시간 동안 사용이 예상되는 전력량으로 나눈 값을, 수정된 절감율로 결정할 수 있다.
공기조화기(100)는, S880 동작에서, 보정된 제어 기준에 따라 압축기(110)를 제어한 결과에 기초하여, 보정 알고리즘을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 공기조화기(100)는, 수정된 절감율에 기초하여, 제어 기준의 보정에 사용된 보정용 데이터베이스를 업데이트할 수 있다.
예를 들어, 공기조화기(100)는, 수정된 절감율, 제어 기준에 대한 보정이 수행된 시점의 목표 저압, 운전율, 실외온도 및/또는 보정된 목표 저압을 포함하는 데이터를, 보정용 데이터베이스에 추가할 수 있다.
예를 들어, 공기조화기(100)는, 보정용 데이터베이스에 포함된 데이터중, 제어 기준에 대한 보정에 사용된 데이터의 목표 저압을 변경할 수 있다. 이때, 공기조화기(100)는, 해당 데이터에 포함된 목표 절감율과 수정된 절감율 간의 차이가, 제1 기준(예: 5%) 이상인 경우 해당 데이터에 포함된 목표 저압을 소정 값(예: 10hPa)만큼 증가시키고, 제2 기준(예: -5%) 미만인 경우 해당 데이터에 포함된 목표 저압을 소정 값(예: 10hPa)만큼 감소시킬 수 있다.
도 12를 참조하면, 공기조화기(100)가 보정용 데이터베이스에 대한 업데이트를 반복함에 따라 누적되는, 보정용 데이터베이스에 포함된 데이터의 분포의 일 예를 확인할 수 있다. 여기서, 보정용 데이터베이스에 포함된 데이터는, 운전율, 목표 저압 및 목표 절감율에 따라 분포될 수 있다.
다시 도 5를 참조하면, 공기조화기(100)는, S560 동작에서, 운전이 종료되는지 여부를 판단할 수 있다.
공기조화기(100)는, S570 동작에서, 운전이 종료되지 않은 경우, 단위기간에 대한 목표 전력량을 업데이트하는 시점이 도래하는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 전체 기간을 구성하는 단위기간이 하루인 경우, 단위기간에 대한 목표 전력량을 업데이트하는 시점은 매일 자정으로 설정될 수 있다.
공기조화기(100)는, 단위기간에 대한 목표 전력량을 업데이트하는 시점이 도래하지 않은 경우, 특정 단위기간에 대하여 기 결정된 목표 전력량에 따라 운전을 지속할 수 있다.
공기조화기(100)는, S580 동작에서, 단위기간에 대한 목표 전력량을 업데이트하는 시점이 도래한 경우, 단위기간별로 사용한 전력량에 대한 데이터가 누적된 데이터베이스를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 공기조화기(100)는, 단위기간에 대한 목표 전력량을 업데이트하는 시점이 도래한 경우, 특정 단위기간동안 사용한 전력량을, 특정 단위기간에 대응하는 일시를 고려하여 데이터베이스에 추가할 수 있다.
상기와 같이, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 전체 기간을 구성하는 단위기간별 및/또는 구간별로 목표 전력량을 결정함으로써, 사용자에게 쾌적한 실내 환경을 최대한 제공하면서, 전체 기간 동안 사용하는 전력량을 목표치 이하로 제한할 수 있다.
또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따르면, 공기조화기(100)가 전력량을 사용한 히스토리를 고려하여, 사용하고자 하는 전력량의 목표치를 단위기간별 및/또는 구간별로 업데이트할 수 있어, 전체 기간 동안 사용하는 전력량을 목표치 이하로 보다 확실하게 제한할 수 있다.
첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
마찬가지로, 특정한 순서로 도면에서 동작들을 묘사하고 있지만, 이는 바람직한 결과를 얻기 위하여 도시된 그 특정한 순서나 순차적인 순서대로 그러한 동작들을 수행하여야 한다거나, 모든 도시된 동작들이 수행되어야 하는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정한 경우, 멀티태스킹과 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.

Claims (20)

  1. 공기조화기에 있어서,
    냉매를 압축하는 압축기를 포함하는 실외기;
    적어도 하나의 실내기;
    상기 공기조화기가 사용한 전력량에 대한 데이터베이스를 저장하는 저장부; 및
    제어부를 포함하고,
    상기 제어부는,
    상기 데이터베이스에 기초하여, 전체 기간 중 적어도 일부에서 상기 공기조화기가 사용할 것으로 예상되는 예측 전력량을 산출하고,
    상기 전체 기간에 대하여 기 설정된 최대 전력량과 상기 산출된 예측 전력량에 기초하여, 상기 전체 기간 중 특정 단위기간 동안 상기 공기조화기가 사용하는, 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 결정하고,
    상기 목표 전력량에 기초하여, 상기 특정 단위기간 동안 상기 압축기를 제어하고,
    상기 목표 전력량을 업데이트하는 시점이 도래하는 경우, 상기 공기조화기가 상기 특정 단위기간 동안 사용한 전력량을 상기 데이터베이스에 추가하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 전체 기간을 구성하는 복수의 구간 중, 상기 특정 단위기간을 포함하는, 특정 구간에 포함된 적어도 하나의 단위기간에 대한 단위기간별 예측 전력량을 산출하고,
    상기 복수의 구간 중, 상기 특정 구간이 포함된 적어도 하나의 구간에 대한 구간별 예측 전력량을 산출하고,
    상기 최대 전력량과 상기 구간별 예측 전력량에 기초하여, 상기 특정 구간에 대한 목표 전력량을 결정하고,
    상기 특정 구간에 대한 목표 전력량과 상기 단위기간별 예측 전력량에 기초하여, 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 결정하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제어부는,
    이중 지수 평활법(double exponential smoothing)을 이용하여, 상기 구간별 예측 전력량을 산출하고,
    삼중 지수 평활법(triple exponential smoothing)을 이용하여, 상기 단위기간별 예측 전력량을 산출하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 특정 단위기간이 상기 특정 구간의 최초 단위기간이고, 상기 전체 기간의 최초 단위기간이 아닌 경우,
    상기 구간별 예측 전력량을, 상기 복수의 구간 중, 상기 특정 구간 및 상기 특정 구간보다 이후의 구간에 대하여 산출하고,
    상기 복수의 구간 중, 상기 특정 구간보다 이전의 구간에서 사용된 전력량을 고려하여, 상기 특정 구간에 대한 목표 전력량을 다시 결정하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 제어부는, 상기 특정 단위기간이 상기 특정 구간의 최초 단위기간 및 상기 전체 기간의 최초 단위기간이 아닌 경우,
    상기 단위기간별 예측 전력량을, 상기 특정 구간에 포함된 단위기간 중, 상기 특정 단위기간 및 상기 특정 단위기간보다 이후의 단위기간에 대하여 산출하고,
    상기 특정 구간에 포함된 단위기간 중, 상기 특정 단위기간보다 이전의 단위기간에서 사용된 전력량을 고려하여, 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 다시 결정하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 특정 단위기간에 대한 예측 전력량과 목표 전력량 간의 차이에 대응하는 절감율에 기초하여, 상기 압축기에 대한 제어에 사용되는 기 설정된 제어 기준을 보정하고,
    상기 보정된 제어 기준에 따라, 상기 압축기를 제어하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제어부는,
    머신러닝(machine learning)을 통해 기 학습된 보정 알고리즘을 이용하여, 상기 기 설정된 제어 기준을 상기 절감율에 대응하는 제어 기준으로 보정하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 보정 알고리즘은, k-NN(K-nearest neighbor) 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 저장부는, 상기 공기조화기가 운전을 수행한 운전시간에 대한 데이터베이스를 더 저장하고,
    상기 제어부는,
    상기 운전시간에 대한 데이터베이스에 기초하여, 상기 특정 단위기간에 대응하는 운전시간을 산출하고,
    상기 보정된 제어 기준에 따라 상기 압축기를 제어하는 동안 상기 공기조화기가 사용한 전력량과, 상기 운전시간에 기초하여 산출된 전력량 간의 차이에 기초하여, 상기 보정 알고리즘을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제어부는,
    기 설정된 초기 시간 동안, 상기 기 설정된 제어 기준에 따라 상기 압축기를 제어하고,
    상기 초기 시간 동안 상기 공기조화기가 사용한 전력량과 상기 운전시간에 기초하여, 상기 특정 단위기간에 대한 예측 전력량이 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 초과하는지 여부를 판단하고,
    상기 특정 단위기간에 대한 예측 전력량이 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 초과하는 경우, 상기 기 설정된 제어 기준을 보정하는 것을 특징으로 하는 공기조화기.
  11. 공기조화기의 동작방법에 있어서,
    상기 공기조화기가 사용한 전력량에 대한 데이터베이스에 기초하여, 전체 기간 중 적어도 일부에서 상기 공기조화기가 사용할 것으로 예상되는 예측 전력량을 산출하는 동작;
    상기 전체 기간에 대하여 기 설정된 최대 전력량과 상기 산출된 예측 전력량에 기초하여, 상기 전체 기간 중 특정 단위기간 동안 상기 공기조화기가 사용하는, 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 결정하는 동작;
    상기 목표 전력량에 기초하여, 상기 특정 단위기간 동안 상기 압축기를 제어하는 동작; 및
    상기 목표 전력량을 업데이트하는 시점이 도래하는 경우, 상기 특정 단위기간 동안 상기 공기조화기가 사용한 전력량을 상기 데이터베이스에 추가하는 동작을 포함하는 공기조화기의 동작방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 예측 전력량을 산출하는 동작은,
    상기 전체 기간을 구성하는 복수의 구간 중, 상기 특정 단위기간을 포함하는, 특정 구간에 포함된 적어도 하나의 단위기간에 대한 단위기간별 예측 전력량을 산출하는 동작; 및
    상기 복수의 구간 중, 상기 특정 구간이 포함된 적어도 하나의 구간에 대한 구간별 예측 전력량을 산출하는 동작을 포함하고,
    상기 목표 전력량을 결정하는 동작은,
    상기 최대 전력량과 상기 구간별 예측 전력량에 기초하여, 상기 특정 구간에 대한 목표 전력량을 결정하는 동작; 및
    상기 특정 구간에 대한 목표 전력량과 상기 단위기간별 예측 전력량에 기초하여, 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 결정하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 공기조화기의 동작방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 단위기간별 예측 전력량을 산출하는 동작은, 삼중 지수 평활법(triple exponential smoothing)을 이용하여, 상기 단위기간별 예측 전력량을 산출하는 동작을 포함하고,
    상기 구간별 예측 전력량을 산출하는 동작은, 이중 지수 평활법(double exponential smoothing)을 이용하여, 상기 구간별 예측 전력량을 산출하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 공기조화기의 동작방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 특정 단위기간이 상기 특정 구간의 최초 단위기간이고, 상기 전체 기간의 최초 단위기간이 아닌 경우,
    상기 구간별 예측 전력량을 산출하는 동작은, 상기 구간별 예측 전력량을, 상기 복수의 구간 중, 상기 특정 구간 및 상기 특정 구간보다 이후의 구간에 대하여 산출하는 동작을 포함하고,
    상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 결정하는 동작은, 상기 복수의 구간 중, 상기 특정 구간보다 이전의 구간에서 사용된 전력량을 고려하여, 상기 특정 구간에 대한 목표 전력량을 다시 결정하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 공기조화기의 동작방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 특정 단위기간이 상기 특정 구간의 최초 단위기간 및 상기 전체 기간의 최초 단위기간이 아닌 경우,
    상기 단위기간별 예측 전력량을 산출하는 동작은, 상기 단위기간별 예측 전력량을, 상기 특정 구간에 포함된 단위기간 중, 상기 특정 단위기간 및 상기 특정 단위기간보다 이후의 단위기간에 대하여 산출하는 동작을 포함하고,
    상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 결정하는 동작은, 상기 특정 구간에 포함된 단위기간 중, 상기 특정 단위기간보다 이전의 단위기간에서 사용된 전력량을 고려하여, 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 다시 결정하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 공기조화기의 동작방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 압축기를 제어하는 동작은,
    상기 특정 단위기간에 대한 예측 전력량과 목표 전력량 간의 차이에 대응하는 절감율에 기초하여, 상기 압축기에 대한 제어에 사용되는 기 설정된 제어 기준을 보정하는 동작; 및
    상기 보정된 제어 기준에 따라, 상기 압축기를 제어하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 공기조화기의 동작방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 제어 기준을 보정하는 동작은,
    머신러닝(machine learning)을 통해 기 학습된 보정 알고리즘을 이용하여, 상기 기 설정된 제어 기준을 상기 절감율에 대응하는 제어 기준으로 보정하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 공기조화기의 동작방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 보정 알고리즘은, k-NN(K-nearest neighbor) 알고리즘을 포함하는 것을 특징으로 하는 공기조화기의 동작방법.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 압축기를 제어하는 동작은,
    상기 공기조화기가 운전을 수행한 운전시간에 대한 데이터베이스에 기초하여, 상기 특정 단위기간에 대응하는 운전시간을 산출하는 동작; 및
    상기 보정된 제어 기준에 따라 상기 압축기를 제어하는 동안 상기 공기조화기가 사용한 전력량과, 상기 운전시간에 기초하여 산출된 전력량 간의 차이에 기초하여, 상기 보정 알고리즘을 업데이트하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 공기조화기의 동작방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 기 설정된 제어 기준을 보정하는 동작은,
    기 설정된 초기 시간 동안, 상기 기 설정된 제어 기준에 따라 상기 압축기를 제어하는 동작;
    상기 초기 시간 동안 상기 공기조화기가 사용한 전력량과 상기 운전시간에 기초하여, 상기 특정 단위기간에 대한 예측 전력량이 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 초과하는지 여부를 판단하는 동작; 및
    상기 특정 단위기간에 대한 예측 전력량이 상기 특정 단위기간에 대한 목표 전력량을 초과하는 경우, 상기 기 설정된 제어 기준을 보정하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 공기조화기의 동작방법.
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