KR20230061677A - 건물 에너지 관리 시스템 및 알고리즘 생성 방법 - Google Patents

건물 에너지 관리 시스템 및 알고리즘 생성 방법 Download PDF

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Abstract

위치 정보에 기반한 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 방법 및 알고리즘이 적용된 건물 에너지 관리 시스템이 개시된다. 일 실시예에 따른 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 장치는 위치 정보에 기초하여 분류된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘을 저장하고 있는 저장부 및 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성하는 분석부를 포함하며, 분석부는 사용자로부터 수신한 맞춤형 조건 정보에 기초하여 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 하나 이상을 선택할 수 있다.

Description

건물 에너지 관리 시스템 및 알고리즘 생성 방법{Systems for building energy management and a method of generating algorithms for the systems}
건물 에너지 관리 시스템을 위한 기술로서 특히, 건물의 위치 정보, 유형 정보 및 공간 정보에 기반한 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 방법 및 알고리즘이 적용된 건물 에너지 관리 시스템에 관한 것이다.
건물 에너지 관리 시스템(BEMS, Building Energy Management System)은 실내환경 및 에너지 사용 현황을 계량/계측하고, 수집된 데이터로 설비운영 분석과 에너지 소비분석을 통해 비효율적 운영설비를 파악하고, 최적의 설비제어를 통해 쾌적한 환경을 제공하며, 에너지 절감을 극대화하는 시스템으로, 에너지 데이터를 관리하고 그 데이터나 BEMS에 탑재된 어플리케이션, 그 외 에너지 절약 제어와의 인터페이스에 의해 건물을 종합적으로 관리하는 시스템이다.
대한민국 등록특허 제10-1801631호 (2017. 11. 21. 등록)
위치 정보에 기반한 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 방법 및 알고리즘이 적용된 건물 에너지 관리 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
일 양상에 따르면, 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 장치는 위치 정보에 기초하여 분류된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘을 저장하고 있는 저장부 및 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성하는 분석부를 포함하며, 분석부는 사용자로부터 수신한 맞춤형 조건 정보에 기초하여 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 하나 이상을 선택할 수 있다.
분석부는 맞춤형 조건 정보에 포함된 위치 정보와 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 위치 정보를 비교하여 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 계산하며, 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 위치 정보와 관련된 제어 항목에 가중치를 부여하여 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성할 수 있다.
분석부는 맞춤형 조건 정보에 포함된 기후 정보와 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 기후 정보를 비교하여 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 계산하며, 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 기후 정보와 관련된 제어 항목에 가중치를 부여하여 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성할 수 있다.
분석부는 맞춤형 조건 정보에 포함된 위치 정보에 기초하여 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 소정 거리 내 포함된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘을 선택할 수 있다.
일 양상에 따르면, 건물 에너지 관리 시스템은 건물 내부 및 외부에 설치되어 온도, 습도 및 조도 중 적어도 하나에 대한 측정값을 생성하는 센서부; 및 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 센서부의 측정값에 따라 공조 장치, 냉난방 장치, 조명 장치 및 동력 장치 중 적어도 하나의 동작을 제어하는 제어부를 포함하며, 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은 위치 정보에 기초하여 분류된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 사용자로부터 수신한 맞춤형 조건 정보에 따라 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 생성될 수 있다.
맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은 맞춤형 조건 정보에 포함된 위치 정보와 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 위치 정보를 비교하여 계산된 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 위치 정보와 관련된 제어 항목에 부여하여 생성될 수 있다.
맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은 맞춤형 조건 정보에 포함된 기후 정보와 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 기후 정보를 비교하여 계산된 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 기후 정보와 관련된 제어 항목에 부여하여 생성될 수 있다.
맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은 맞춤형 조건 정보에 포함된 위치 정보에 기초하여 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 소정 거리 내 포함된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘일 수 있다.
일 양상에 따르면, 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 방법은 위치 정보에 기초하여 분류된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘을 저장하는 단계; 및 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성하는 단계를 포함하며, 생성하는 단계는 사용자로부터 수신한 맞춤형 조건 정보에 기초하여 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 하나 이상을 선택할 수 있다.
일 양상에 따르면, 건물 에너지 관리 방법은 건물 내부 및 외부의 온도, 습도 및 조도 중 적어도 하나에 대한 측정값을 생성하는 단계; 및 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 측정값에 따라 공조 장치, 냉난방 장치, 조명 장치 및 동력 장치 중 적어도 하나의 동작을 제어하는 단계를 포함하며, 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은 위치 정보에 기초하여 분류된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 사용자로부터 수신한 맞춤형 조건 정보에 따라 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 생성될 수 있다.
위치 정보에 기반한 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 방법 및 알고리즘이 적용된 건물 에너지 관리 시스템을 제공함으로써 에너지 관리의 효율성을 높일 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 장치의 구성도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 건물 에너지 관리 시스템의 구성도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 방법을 도시한 흐름도이다.
도 5는 일 실시예에 따른 건물 에너지 관리 시스템의 동작 방법을 도시한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세하게 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하, 건물 에너지 관리 시스템 및 알고리즘 생성 방법의 실시예들을 도면들을 참고하여 자세히 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 장치의 구성도이다.
일 실시예에 따르면, 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 장치(100)는 위치 정보에 기초하여 분류된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘을 저장하고 있는 저장부(110) 및 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성하는 분석부(120)를 포함할 수 있다.
일 예에 따르면, 건물 에너지 관리 알고리즘은 실내환경 및 에너지 사용 현황을 계량/계측하고, 수집된 데이터로 설비운영 분석과 에너지 소비분석을 통해 비효율적 운영설비를 파악하고, 최적의 설비제어를 통해 쾌적한 환경을 제공하며, 에너지 절감을 극대화하기 위한 알고리즘이다. 건물 에너지 관리 시스템은 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 에너지 데이터를 관리하고 에너지 제어 장치와의 인터페이스를 통해 건물을 종합적으로 관리할 수 있다.
일 예에 따르면, 건물 에너지 관리 알고리즘은 위치 정보에 기초하여 분류될 수 있다. 예를 들어, 건물 에너지 관리 알고리즘은 지리적으로 분산된 복수의 건물로부터 획득된 데이터에 의해 생성될 수 있다. 이때, 생성된 복수의 건물에 대한 건물 에너지 관리 알고리즘은 위치 정보에 의해 분류될 수 있다. 예를 들어, 각각의 건물 에너지 관리 알고리즘은 위도, 경도 및 고도 중 적어도 하나에 의해 분류될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 분석부(120)는 사용자로부터 수신한 맞춤형 조건 정보에 기초하여 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 하나 이상을 선택할 수 있다.
일 예에 따르면, 맞춤형 조건 정보는 새롭게 건물 에너지 관리 알고리즘을 적용할 건물의 위도, 경도, 고도 등에 대한 위치 정보, 온도, 습도 등에 대한 기후 정보, 단열, 기밀, 배치, 층고, 채광 등에 대한 건물 정보 및, 열원, 공조, 전력, 냉난방 등에 대한 설비 정보, 오피스, 상가, 오피스텔, 아파트 등에 대한 건물 유형 정보 및 유동인구, 상주인구 등에 대한 공간 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 분석부(120)는 맞춤형 조건 정보에 포함된 위치 정보에 기초하여 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 소정 거리 내 포함된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘을 선택할 수 있다.
도 2를 참조하면, 저장부(110)는 지리적으로 분산된 건물들(b)에 대한 건물 에너지 관리 알고리즘을 저장할 수 있으며, 분석부(120)는 새롭게 건물 에너지 관리 알고리즘을 적용할 건물(a)을 중심으로 소정 거리 내 포함된 건물 에너지 관리 알고리즘을 선택할 수 있다. 예를 들어, 도 2에서와 같이, 분석부(120)는 소정 거리 내 포함된 2 개의 건물 에너지 관리 알고리즘 b1, b2를 선택할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 분석부(120)는 맞춤형 조건 정보에 포함된 위치 정보와 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 위치 정보를 비교하여 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 계산할 수 있다.
일 예에 따르면, 일출과 일몰의 경우 경도에 따라 달라질 수 있으며, 이는 조명 및 냉난방을 조절하는데 필요한 변수가 될 수 있다. 이에 따라, 분석부(120)은 선택된 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 경도 정보를 이용하여 각각의 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 가중치를 계산할 수 있다.
도 2를 참조하면, 건물 a에 대한 건물 에너지 관리 알고리즘은 b1, b2가 선택될 수 있다. 이때, 각각의 알고리즘에 대한 경도를 비교하면, 건물 에너지 관리 알고리즘 b1이 건물 에너지 관리 알고리즘 b2에 비하여 경도상으로 가까운 것을 알 수 있다. 따라서, 분석부(120)는 건물 에너지 관리 알고리즘 b1에 대한 가중치를 건물 에너지 관리 알고리즘 b2에 대한 가중치보다 높게 설정할 수 있다. 예를 들어, 가중치는 거리에 반비례하여 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 분석부(120)는 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 위치 정보와 관련된 제어 항목에 가중치를 부여하여 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성할 수 있다.
일 예를 들어, 분석부(120)가 건물 에너지 관리 알고리즘 b1에 대한 가중치를 건물 에너지 관리 알고리즘 b2에 대한 가중치보다 높게 설정하는 경우, 분석부(120)는 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 위치 정보와 관련된 제어 항목에 대한 가중치를 각각 부여하여 결합함으로써 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 분석부(120)는 맞춤형 조건 정보에 포함된 기후 정보와 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 기후 정보를 비교하여 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 계산할 수 있다.
일 예에 따르면, 날짜 별 평균 온도의 경우 기후 정보에 따라 달라질 수 있으며, 이는 냉난방 및 공조를 조절하는데 필요한 변수가 될 수 있다. 이에 따라, 분석부(120)은 선택된 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 기후 정보를 이용하여 각각의 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 가중치를 계산할 수 있다.
도 2를 참조하면, 건물 a에 대한 건물 에너지 관리 알고리즘은 b1, b2가 선택될 수 있다. 이때, 분석부는 건물 a에 대한 기후 정보와 대한 건물 에너지 관리 알고리즘은 b1, b2의 기후 정보를 비교할 수 있으며, 유사도가 높은 대한 건물 에너지 관리 알고리즘에 더 높은 가중치를 설정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 분석부(120)는 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 기후 정보와 관련된 제어 항목에 가중치를 부여하여 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성할 수 있다.
일 예를 들어, 분석부(120)가 건물 에너지 관리 알고리즘 b1에 대한 가중치를 건물 에너지 관리 알고리즘 b2에 대한 가중치보다 높게 설정하는 경우, 분석부(120)는 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 기후 정보와 관련된 제어 항목에 대한 가중치를 각각 부여하여 결합함으로써 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 분석부(120)는 맞춤형 조건 정보에 포함된 건물 유형 정보와 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 건물 유형 정보를 비교하여 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 계산할 수 있다.
일 예에 따르면, 건물의 유형에 따라 단열, 기밀, 배치, 층고 등이 달라질 수 있으며, 이는 냉난방, 공조 및 조명 등을 조절하는데 필요한 변수가 될 수 있다. 이에 따라, 분석부(120)은 선택된 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 건물 유형 정보를 이용하여 각각의 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 가중치를 계산할 수 있다. 예를 들어, 분석부(120)는 유사한 건물 유형에 해당하는 에너지 관리 알고리즘에 더 큰 가중치를 부여할 수 있다.
도 3은 일 실시예에 따른 건물 에너지 관리 시스템의 구성도이다.
일 실시예에 따르면, 건물 에너지 관리 시스템(300)은 건물 내부 및 외부에 설치되어 온도, 습도 및 조도 중 적어도 하나에 대한 측정값을 생성하는 센서부(310) 및 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 센서부(310)의 측정값에 따라 공조 장치, 냉난방 장치, 조명 장치 및 동력 장치 중 적어도 하나의 동작을 제어하는 제어부(320)를 포함할 수 있다.
일 예에 따르면, 센서부(310)는 온도, 습도, 조도 등 다양한 상태를 측정할 수 있는 센서들을 포함할 수 있으며, 이러한 센서들을 이용하여 소정 시간 간격 또는 실시간으로 건물의 내부 및 외부의 상태를 측정할 수 있다.
일 예에 따르면, 제어부(320)는 소정 시간 간격 또는 실시간으로 측정값을 건물 에너지 관리 알고리즘에 입력할 수 있으며, 측정값에 따른 출력 신호에 기초하여 건물에 설치된 각종 장비 및 설비 등을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은 위치 정보에 기초하여 분류된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 사용자로부터 수신한 맞춤형 조건 정보에 따라 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 생성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은 맞춤형 조건 정보에 포함된 위치 정보와 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 위치 정보를 비교하여 계산된 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 위치 정보와 관련된 제어 항목에 부여하여 생성될 수 있다.
일 예에 따르면, 일출과 일몰의 경우 경도에 따라 달라질 수 있으며, 이는 조명 및 냉난방을 조절하는데 필요한 변수가 될 수 있다. 이에 따라, 각각의 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 가중치는 선택된 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 경도 정보를 이용하여 계산될 수 있다.
도 2를 참조하면, 건물 a에 대한 건물 에너지 관리 알고리즘은 b1, b2가 선택될 수 있다. 이때, 각각의 알고리즘에 대한 경도를 비교하면, 건물 에너지 관리 알고리즘 b1이 건물 에너지 관리 알고리즘 b2에 비하여 경도상으로 가까운 것을 알 수 있다. 따라서, 건물 에너지 관리 알고리즘 b1에 대한 가중치를 건물 에너지 관리 알고리즘 b2에 대한 가중치보다 높게 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은 맞춤형 조건 정보에 포함된 기후 정보와 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 기후 정보를 비교하여 계산된 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 기후 정보와 관련된 제어 항목에 부여하여 생성될 수 있다.
일 예에 따르면, 날짜 별 평균 온도의 경우 기후 정보에 따라 달라질 수 있으며, 이는 냉난방 및 공조를 조절하는데 필요한 변수가 될 수 있다. 이에 따라, 각각의 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 가중치는 선택된 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 기후 정보를 이용하여 계산될 수 있다.
도 2를 참조하면, 건물 a에 대한 건물 에너지 관리 알고리즘은 b1, b2가 선택될 수 있다. 이때, 건물 a에 대한 기후 정보와 대한 건물 에너지 관리 알고리즘은 b1, b2의 기후 정보를 비교할 수 있으며, 유사도가 높은 대한 건물 에너지 관리 알고리즘에 더 높은 가중치를 설정할 수 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 방법을 도시한 흐름도이다.
일 실시예에 따르면, 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성하기 위한 방법은 위치 정보에 기초하여 분류된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘을 저장하는 단계(410)를 포함할 수 있다.
일 예에 따르면, 건물 에너지 관리 알고리즘은 위치 정보에 기초하여 분류될 수 있다. 예를 들어, 건물 에너지 관리 알고리즘은 지리적으로 분산된 복수의 건물로부터 획득된 데이터에 의해 생성될 수 있다. 이때, 생성된 복수의 건물에 대한 건물 에너지 관리 알고리즘은 위치 정보에 의해 분류될 수 있다. 예를 들어, 각각의 건물 에너지 관리 알고리즘은 위도, 경도 및 고도 중 적어도 하나에 의해 분류될 수 있다. 또한, 지리적으로 분산된 건물들에 대한 건물 에너지 관리 알고리즘은 위치 정보에 의해 분류된 후 소정의 저장 장치에 저장될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성하기 위한 방법은 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 일 예로, 생성하는 단계는 사용자로부터 수신한 맞춤형 조건 정보에 기초하여 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 하나 이상을 선택할 수 있다.
일 예에 따르면, 맞춤형 조건 정보는 새롭게 건물 에너지 관리 알고리즘을 적용할 건물의 위도, 경도, 고도 등에 대한 위치 정보, 온도, 습도 등에 대한 기후 정보, 단열, 기밀, 배치, 층고, 채광 등에 대한 건물 정보 및 열원, 공조, 전력, 냉난방 등에 대한 설비 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 건물 에너지 관리 알고리즘은 맞춤형 조건 정보에 포함된 위치 정보에 기초하여 새롭게 건물 에너지 관리 알고리즘을 적용할 건물과 소정 거리 내 포함되었는지 여부에 기초하여 선택될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은 위치 정보에 기초하여 분류된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 사용자로부터 수신한 맞춤형 조건 정보에 따라 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 생성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은 맞춤형 조건 정보에 포함된 위치 정보와 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 위치 정보를 비교하여 계산된 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 위치 정보와 관련된 제어 항목에 부여하여 생성될 수 있다.
일 예에 따르면, 일출과 일몰의 경우 경도에 따라 달라질 수 있으며, 이는 조명 및 냉난방을 조절하는데 필요한 변수가 될 수 있다. 이에 따라, 각각의 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 가중치는 선택된 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 경도 정보를 이용하여 계산될 수 있다.
도 2를 참조하면, 건물 a에 대한 건물 에너지 관리 알고리즘은 b1, b2가 선택될 수 있다. 이때, 각각의 알고리즘에 대한 경도를 비교하면, 건물 에너지 관리 알고리즘 b1이 건물 에너지 관리 알고리즘 b2에 비하여 경도상으로 가까운 것을 알 수 있다. 따라서, 건물 에너지 관리 알고리즘 b1에 대한 가중치를 건물 에너지 관리 알고리즘 b2에 대한 가중치보다 높게 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은 맞춤형 조건 정보에 포함된 기후 정보와 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 기후 정보를 비교하여 계산된 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 기후 정보와 관련된 제어 항목에 부여하여 생성될 수 있다.
일 예에 따르면, 날짜 별 평균 온도의 경우 기후 정보에 따라 달라질 수 있으며, 이는 냉난방 및 공조를 조절하는데 필요한 변수가 될 수 있다. 이에 따라, 각각의 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 가중치는 선택된 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 기후 정보를 이용하여 계산될 수 있다.
도 2를 참조하면, 건물 a에 대한 건물 에너지 관리 알고리즘은 b1, b2가 선택될 수 있다. 이때, 건물 a에 대한 기후 정보와 대한 건물 에너지 관리 알고리즘은 b1, b2의 기후 정보를 비교할 수 있으며, 유사도가 높은 대한 건물 에너지 관리 알고리즘에 더 높은 가중치를 설정할 수 있다.
도 5는 일 실시예에 따른 건물 에너지 관리 시스템의 동작 방법을 도시한 흐름도이다.
일 실시예에 따르면, 건물 에너지 관리 시스템은 건물 내부 및 외부의 온도, 습도 및 조도 중 적어도 하나에 대한 측정값을 생성할 수 있다.
일 예에 따르면, 건물 에너지 관리 시스템은 온도, 습도, 조도 등 다양한 상태를 측정할 수 있는 센서들을 포함할 수 있으며, 이러한 센서들을 이용하여 소정 시간 간격 또는 실시간으로 건물의 내부 및 외부의 상태를 측정할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 건물 에너지 관리 시스템은 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 측정값에 따라 공조 장치, 냉난방 장치, 조명 장치 및 동력 장치 중 적어도 하나의 동작을 제어할 수 있다.
일 예에 따르면, 건물 에너지 관리 시스템은 소정 시간 간격 또는 실시간으로 측정값을 건물 에너지 관리 알고리즘에 입력할 수 있으며, 측정값에 따른 출력 신호에 기초하여 건물에 설치된 각종 장비 및 설비 등을 제어할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은 위치 정보에 기초하여 분류된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 사용자로부터 수신한 맞춤형 조건 정보에 따라 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 생성될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은 맞춤형 조건 정보에 포함된 위치 정보와 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 위치 정보를 비교하여 계산된 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 위치 정보와 관련된 제어 항목에 부여하여 생성될 수 있다.
일 예에 따르면, 일출과 일몰의 경우 경도에 따라 달라질 수 있으며, 이는 조명 및 냉난방을 조절하는데 필요한 변수가 될 수 있다. 이에 따라, 각각의 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 가중치는 선택된 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 경도 정보를 이용하여 계산될 수 있다.
도 2를 참조하면, 건물 a에 대한 건물 에너지 관리 알고리즘은 b1, b2가 선택될 수 있다. 이때, 각각의 알고리즘에 대한 경도를 비교하면, 건물 에너지 관리 알고리즘 b1이 건물 에너지 관리 알고리즘 b2에 비하여 경도상으로 가까운 것을 알 수 있다. 따라서, 건물 에너지 관리 알고리즘 b1에 대한 가중치를 건물 에너지 관리 알고리즘 b2에 대한 가중치보다 높게 설정될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은 맞춤형 조건 정보에 포함된 기후 정보와 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 기후 정보를 비교하여 계산된 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 기후 정보와 관련된 제어 항목에 부여하여 생성될 수 있다.
일 예에 따르면, 날짜 별 평균 온도의 경우 기후 정보에 따라 달라질 수 있으며, 이는 냉난방 및 공조를 조절하는데 필요한 변수가 될 수 있다. 이에 따라, 각각의 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 가중치는 선택된 건물 에너지 관리 알고리즘에 대한 기후 정보를 이용하여 계산될 수 있다.
도 2를 참조하면, 건물 a에 대한 건물 에너지 관리 알고리즘은 b1, b2가 선택될 수 있다. 이때, 건물 a에 대한 기후 정보와 대한 건물 에너지 관리 알고리즘은 b1, b2의 기후 정보를 비교할 수 있으며, 유사도가 높은 대한 건물 에너지 관리 알고리즘에 더 높은 가중치를 설정할 수 있다.
본 발명의 일 양상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있다. 상기의 프로그램을 구현하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함할 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 디스크 등을 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 작성되고 실행될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 전술한 실시 예에 한정되지 않고 특허 청구범위에 기재된 내용과 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.
100: 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 장치
110: 저장부
120: 분석부
300: 건물 에너지 관리 시스템
310: 센서부
320: 제어부

Claims (10)

  1. 위치 정보에 기초하여 분류된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘을 저장하고 있는 저장부; 및
    상기 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성하는 분석부를 포함하며,
    상기 분석부는
    사용자로부터 수신한 맞춤형 조건 정보에 기초하여 상기 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 하나 이상을 선택하는, 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 분석부는
    상기 맞춤형 조건 정보에 포함된 위치 정보와 상기 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 위치 정보를 비교하여 상기 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 계산하며,
    상기 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 위치 정보와 관련된 제어 항목에 가중치를 부여하여 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성하는, 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 분석부는
    상기 맞춤형 조건 정보에 포함된 기후 정보와 상기 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 기후 정보를 비교하여 상기 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 계산하며,
    상기 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 기후 정보와 관련된 제어 항목에 가중치를 부여하여 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성하는, 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 분석부는
    상기 맞춤형 조건 정보에 포함된 위치 정보에 기초하여 상기 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 소정 거리 내 포함된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘을 선택하는, 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 장치.
  5. 건물 내부 및 외부에 설치되어 온도, 습도 및 조도 중 적어도 하나에 대한 측정값을 생성하는 센서부; 및
    맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 상기 센서부의 측정값에 따라 공조 장치, 냉난방 장치, 조명 장치 및 동력 장치 중 적어도 하나의 동작을 제어하는 제어부를 포함하며,
    상기 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은
    위치 정보에 기초하여 분류된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 사용자로부터 수신한 맞춤형 조건 정보에 따라 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 생성된, 건물 에너지 관리 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은
    상기 맞춤형 조건 정보에 포함된 위치 정보와 상기 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 위치 정보를 비교하여 계산된 상기 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 상기 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 위치 정보와 관련된 제어 항목에 부여하여 생성된, 건물 에너지 관리 시스템.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은
    상기 맞춤형 조건 정보에 포함된 기후 정보와 상기 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘의 기후 정보를 비교하여 계산된 상기 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 각각에 대한 가중치를 상기 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 포함된 제어 항목 중 기후 정보와 관련된 제어 항목에 부여하여 생성된, 건물 에너지 관리 시스템.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은
    상기 맞춤형 조건 정보에 포함된 위치 정보에 기초하여 선택된 상기 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 소정 거리 내 포함된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘인, 건물 에너지 관리 시스템.
  9. 위치 정보에 기초하여 분류된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘을 저장하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘을 생성하는 단계를 포함하며,
    상기 생성하는 단계는
    사용자로부터 수신한 맞춤형 조건 정보에 기초하여 상기 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 하나 이상을 선택하는, 건물 에너지 관리 알고리즘 생성 방법.
  10. 건물 내부 및 외부의 온도, 습도 및 조도 중 적어도 하나에 대한 측정값을 생성하는 단계; 및
    맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 상기 측정값에 따라 공조 장치, 냉난방 장치, 조명 장치 및 동력 장치 중 적어도 하나의 동작을 제어하는 단계를 포함하며,
    상기 맞춤형 건물 에너지 관리 알고리즘은
    위치 정보에 기초하여 분류된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘 중 사용자로부터 수신한 맞춤형 조건 정보에 따라 선택된 하나 이상의 건물 에너지 관리 알고리즘에 기초하여 생성된, 건물 에너지 관리 방법.
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