KR20230116390A - 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템 및 방법 - Google Patents

클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 조건변수에 따른 모의 서비스를 실행하여 최대 이익을 내는 건물 에너지 컨설팅 솔루션을 제시하기 위한 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템 및 방법에 관한 것이다.
이러한 본 발명은, 건물 에너지 컨설팅 시스템은 사용자 입력부, 초기데이터 분석부, 데이터 저장부, 건물에너지 운영모의실행부, 최적 솔루션 결정부 및 컨설팅 솔루션 출력부를 포함하여 이루어져, 조건변수에 따른 모의 서비스를 실행하여 최대 이익을 내는 건물 에너지 컨설팅 솔루션을 제시하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템을 기술적 요지로 한다.

Description

클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템 및 방법{CLOUD-BASED BUILDING ENERGY CONSULTING SYSTEM AND METHOD}
본 발명은 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 조건변수에 따른 모의 서비스를 실행하여 최대 이익을 내는 건물 에너지 컨설팅 솔루션을 제시하기 위한 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템 및 방법에 관한 것이다.
건물 에너지 관리 시스템 (Building Energy Management System; BEMS)은 건물의 쾌적한 실내 환경을 유지하고 효율적인 에너지 관리를 위해서 건물 에너지 정보를 수집 및 모니터링하여 건물 에너지의 관리 방안을 제공하는 시스템이다. BEMS를 통해서 데이터 표시 기능과 정보감시 기능, 정보 조회 기능을 가지며, 건물에너지 소비 및 관련 데이터들을 활용하여 운영자에게 건물에너지 관리에 유용한 정보들을 생성 및 제공하고, 운영자가 건물에너지 소비 계획을 수립하여 실제 운영에 반영할 수 있게 해주는 분석 및 제어 기능을 포함한다.
이와 같은 건물 에너지 관리 시스템과 관련하여, '대상 건물에 대한 에너지 절감 가이드를 제공하는 시스템(공개 번호 : 10-2018-0098179)' 특허는 전력 데이터를 대상 건물의 부하별로 분리하고, 대상 건물의 에너지 절감 가이드를 생성하고, 부하별 잠재절감량을 산정함으로써 대상 건물에 대한 에너지 절감 가이드를 대상 건물로 제공하는 기술을 개시하고 있다. 그리고 'GIS 기반 신재생 에너지 사업 컨설팅 시스템 및 방법(등록 번호 : 10-1968166)' 특허는 웹 페이지를 통해 컨설팅 대상 지역을 입력받고, 그 지역상에 신재생 에너지 설비의 설치시 기대되는 경제성 분석결과를 산출하여 분석 리포트를 생성하여 제공함으로써, 의뢰자가 신재생 에너지 사업을 도입하는 데 있어 실질적으로 유용한 정보를 제공하는 기술을 개시하고 있다.
종래의 건물 에너지 관리 시스템에는 에너지를 과도하게 쓰는 지역을 추출하거나 경제성 분석 결과를 산출하는데에서 그쳤기 때문에, 건물 에너지 관리 시스템에서 구체적인 컨설팅 서비스를 제공할 수 있어야 하며, 여러 방면으로 건물 에너지를 분석하여 최적의 컨설팅 솔루션을 제시할 수 있는 기술 개발 연구가 요구되고 있는 시점이다.
한국공개특허 10-2018-0098179 대상 건물에 대한 에너지 절감 가이드를 제공하는 시스템 한국등록특허 10-1968166 GIS 기반 신재생 에너지 사업 컨설팅 시스템 및 방법
본 발명은 상기한 문제점을 해소하기 위하여 발명된 것으로, 건물 에너지 관리 시스템(BEMS)이 구체적인 컨설팅 솔루션을 제시하기 위하여 분산자원 변경, 건물 에너지 부하 패턴 변경 및 요금제도 변경이 되었을 때 세 가지의 모의 서비스를 제공하여 여러 방법으로 시뮬레이션을 수행하고, 시뮬레이션에 따른 건물의 잠재된 경제성을 예측 및 분석할 수 있도록 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템 및 방법을 제공하는 것을 기술적 해결과제로 한다.
상기의 기술적 과제를 해결하기 위하여 본 발명은, 사용자 단말기를 통해 컨설팅 대상 건물에 대한 초기데이터를 입력받는 사용자 입력부; 상기 초기데이터를 기반으로 컨설팅 대상 건물의 발전량 연산 결과를 산출하는 초기데이터 분석부; 상기 사용자 입력부 및 초기데이터 분석부에 의해서 생성되는 데이터를 저장하는 데이터 저장부; 상기 컨설팅 대상 건물의 조건변수 발생 시, 조건변수에 따른 맞춤 모의 서비스를 선택하고, 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 건물에너지 운영모의실행부; 상기 복수 개의 서비스 모형 중에서 최적의 수익을 가지는 서비스 모형을 비교 추출하여 최적 솔루션을 결정하는 최적 솔루션 결정부; 상기 최적 솔루션을 시각화하여 사용자 단말기에 디스플레이되는 컨설팅 솔루션 출력부;를 포함하여 이루어져 조건변수에 따른 모의 서비스를 실행하여 최대 이익을 내는 건물 에너지 컨설팅 솔루션을 제시하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템을 제공한다.
본 발명에 있어서, 상기 건물에너지 운영 모의 실행부에서 모의 서비스는 컨설팅 대상 건물에서 분산자원이 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 자원구성 변경 모의부; 기존의 부하 패턴이 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 에너지사용 계획변경 모의부; 기존의 요금제도가 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 적용제도 변경 모의부;를 더 포함하여 하나 이상의 모의 서비스를 선택하여 서비스 모형을 추출하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 최적 솔루션 결정부는 추가 모의 서비스가 필요한지 판단하여 추가 모의 서비스를 선택하여 추가 모의 실행을 하는 추가 모의 실행부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 자원구성 변경 모의부는 분산자원 구성을 변경하는 분산자원 선택부; 신재생 발전량을 예측하는 신재생발전량 예측부; 분산자원 구성 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 ESS 충방전 모의부;를 포함하여 분산자원 최적 구성을 찾는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 에너지사용 계획변경 모의부는 부하 패턴을 변경하는 부하 패턴 선택부; 신재생 발전량을 예측하는 신재생발전량 예측부; 부하 패턴 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 ESS 충방전 모의부;를 포함하여 최적 에너지 사용계획을 찾는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 적용제도 변경 모의부는 요금제 종류를 변경하는 요금제 선택부; 에너지 사용량을 예측하는 에너지사용량 예측부; 신재생 발전량을 예측하는 신재생발전량 예측부; 요금제 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 ESS 충방전 모의부;를 포함하여 최적 요금제를 찾는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 사용자 단말기로 컨설팅 대상 건물의 초기데이터를 입력하는 단계; 상기 초기데이터를 기반으로 컨설팅 대상 건물의 발전량 연산 결과를 산출하는 단계; 상기 초기데이터와 발전량 연산 결과를 저장하는 단계; 상기 컨설팅 대상 건물의 조건 변수가 발생 시, 조건 변수에 따른 맞춤 모의 서비스를 선택하는 j 단계; 선택된 모의 서비스에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 i 단계; 상기 복수 개의 서비스 모형 중에서 최적의 수익을 가지는 서비스 모형을 비교 추출하여 최적 솔루션을 결정하는 단계; 추가 모의 서비스가 필요하다고 판단되면 상기 j 단계를 수행하는 단계; 상기 최적 솔루션을 시각화하여 사용자 단말기에 디스플레이되는 단계;를 포함하여 이루어져 조건변수에 따른 모의 서비스를 실행하여 최대 이익을 내는 건물 에너지 컨설팅 솔루션을 제시하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 방법을 제공한다.
본 발명에 있어서, 상기 j단계의 모의 서비스는 분산자원이 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 자원구성 변경 모의 서비스, 기존의 부하 패턴이 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 에너지사용 계획변경 모의 서비스 또는 기존의 요금제도가 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 적용제도 변경 모의 서비스 중 적어도 하나를 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 방법을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 i 단계에서 컨설팅 대상 건물이 분산자원 추가하는 조건변수 발생 시, 변경되는 분산자원 구성을 선택하는 단계; 신재생 발전량을 예측하는 단계; 분산자원 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 ESS 충방전 모의 단계;를 포함하여 분산자원 최적 구성을 찾는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 방법을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 i단계에서 기존의 에너지 사용계획이 변경되는 조건변수 발생 시, 변경된 부하 패턴을 선택하는 단계; 신재생 발전량을 예측하는 단계; 부하패턴 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 ESS 충방전 모의 단계;를 포함하여 최적 에너지 사용계획을 찾는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 방법을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 i단계에서 기존의 요금제도가 변경되는 조건변수 발생 시, 변경되는 요금제를 선택하는 단계; 에너지 사용량을 예측하는 단계; 신재생 발전량을 예측하는 단계; 요금제도 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 ESS 충방전 모의 단계; 포함하여 최적 요금제를 찾는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 방법을 특징으로 한다.
상기 과제의 해결 수단에 의한 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템 및 방법에 따르면, 건물 에너지 관리 시스템(BEMS)이 구체적인 컨설팅 솔루션을 제시하기 위하여 분산자원 변경, 건물 에너지 부하 패턴 변경 및 요금제도 변경이 되었을 때 세 가지의 모의 서비스를 제공하여 여러 방법으로 시뮬레이션을 수행하고, 시뮬레이션에 따른 건물의 잠재된 경제성을 예측 및 분석할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명인 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 건물 에너지 운영 모의실행부를 나타내기 위한 도면.
도 3은 본 발명의 자원구성 변경 모의부를 나타내기 위한 도면.
도 4는 본 발명의 에너지사용 계획변경 모의부를 나타내기 위한 도면.
도 5는 본 발명의 적용제도 변경 모의부를 나타내기 위한 도면.
도 6은 본 발명의 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 방법의 순서도.
도 7 내지 9는 본 발명의 모의 서비스 선택 단계를 나타내기 위한 순서도.
이하 도면을 참조하여 본 발명에 관하여 살펴보기로 하며, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기술 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략할 것이다.
그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있으므로 그 정의는 본 발명을 설명하는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
본 발명은 조건변수에 따른 모의 서비스를 실행하여 최대 이익을 내는 건물 에너지 컨설팅 솔루션을 제시하는 건물 에너지 컨설팅 시스템(10)과 건물 에너지의 컨설팅을 받고자 하는 사용자의 단말기(20)와 사용자 단말기로 어디에서나 접속하여 자료를 입력, 확인, 출력이 가능한 클라우드 서버(30)로 구성될 수 있다.
사용자 단말기(20)는 스마트폰, 태블릿 PC, 노트북, 넷북 및 정보통신 기기 등이 될 수 있으며, 건물 에너지 컨설팅 시스템(10)의 어플 또는 웹사이트를 접속하여 컨설팅 대상 건물의 정보를 입력하거나, 컨설팅 시스템(10)에서 추출된 최적 솔루션을 사용자가 확인할 수 있다.
건물에너지 컨설팅 시스템(10)은 사용자 단말기(20)와 네트워크를 통해 연결된다. 이때, Wi-Fi, 블루투스(Bluetooth), 인터넷(Internet), LAN(Local Area Network), Wireless LAN(Wireless Local Area Network), WAN(Wide Area Network), PAN(Personal Area Network), 3G, 4G, 5G, LTE등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 발명인 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템의 구성도이다.
도 1을 참조하면, 건물 에너지 컨설팅 시스템(10)은 사용자 입력부(100), 초기데이터 분석부(200), 데이터 저장부(300), 건물에너지 운영모의실행부(400), 최적 솔루션 결정부(500) 및 컨설팅 솔루션 출력부(600)를 포함하여 이루어진다.
사용자 입력부(100)는 사용자 단말기(20)를 통해 컨설팅 대상 건물에 대한 초기데이터를 입력받는다.
이때, 초기데이터는 컨설팅하고자 하는 건물의 에어컨, 환기, 공조기, 히트 펌프, 온/습도 센서, 조명기기, 전력기기 등에 의해 발생되는 과거에너지 사용량, 지역 및 계약용량, 현재 전기 요금제, 건물 쾌적도 범위, 건물의 면적, 층수, 용도 등을 입력받는 데이터로, 컨설팅 솔루션을 도출해내기 위해 필요시되는 데이터이다.
그리고 컨설팅 대상 건물은 전기사용량이 높은 건물로 이루어져야 하며, 예를 들어 교육용 건물, 마트 건물 또는 회사 건물 등이 컨설팅 대상 건물이 될 수 있다. 또한, 본 발명의 컨설팅 대상 건물은 ESS(Energy Storage System) 또는 신재생발전기를 포함한다.
초기데이터 분석부(200)는 초기데이터를 기반으로 컨설팅 대상 건물의 발전량 연산 결과를 산출한다. 여기서, 발전량 연산 결과는 현재 컨설팅 대상 건물의 신재생발전량 및 에너지사용량을 산출하거나, 컨설팅 대상 건물에 맞는 대략적인 신재생 발전량과 에너지 사용량을 산정할 수 있다.
데이터 저장부(300)는 사용자 입력부(100) 및 초기데이터 분석부(200)에 의해서 생성되는 데이터를 저장한다. 이때, 현재 컨설팅 대상 건물의 신재생발전량 및 에너지사용량이 있는 경우 이를 저장하여 사용할 수 있으며, 저장된 신재생발전량은 후술되는 신재생발전량 예측부(424, 444, 466)에 활용되고, 에너지사용량은 후술되는 에너지사용량 예측부(464)에 활용될 수 있다.
도 2는 본 발명의 건물 에너지 운영 모의실행부를 나타내기 위한 도면이다.
도 2를 참조하여, 건물에너지 운영모의실행부(400)는 컨설팅 대상 건물의 조건변수 발생 시, 조건변수에 따른 맞춤 모의 서비스를 선택하고, 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행한다.
이때, 시뮬레이터인 건물에너지 운영모의실행부(400)에 제공되는 입력정보는 사용자 입력부(100)의 데이터와 모의 서비스를 선택 입력을 하고, 이러한 입력정보를 이용하여 다양한 방면의 컨설팅 솔루션을 제안하기 위해 서비스 모형 시뮬레이션을 수행하고, 최적의 컨설팅 솔루션 결과를 출력할 수 있다. 여기서, 최적의 컨설팅 솔루션 결과는 요금제 변경에 따른 전기요금 절감 수익, 부하패턴 변경에 따른 전기요금 절감 수익 또는 분산자원 추가에 따른 전기요금 절감 수익 도출을 포함할 수 있다.
시뮬레이션을 수행하기 위한 건물에너지 운영모의실행부(400)는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소 또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를들어, 건물에너지 운영모의실행부(400)를 위한 하드웨어는 명령을 실행하고 응답할 수 있는 컴퓨팅 장치를 포함할 수 있으며, 건물에너지 운영모의실행부(400)는 하드웨어 자원을 포함하는 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 그 컴퓨터 장치는 작업이 수행되는 현장에 설치되어 독립적으로 운용되는 로컬 서버 컴퓨터이거나 인터넷 통신을 통해 접근할 수 있는 클라우드 서버 컴퓨터일 수 있다.
이때, 건물에너지 운영모의실행부(400)에서 모의 서비스는 자원구성 변경모의부(420), 에너지사용 계획변경모의부(440) 및 적용제도 변경모의부(460)를 포함하여 이루어지며, 하나 이상의 모의 서비스를 선택하여 서비스 모형을 추출할 수 있다.
최적 솔루션 결정부(500)는 복수 개의 서비스 모형 중에서 최적의 수익을 가지는 서비스 모형을 비교 추출하여 최적 솔루션을 결정한다. 또는, 초기데이터 분석부(200)에 의해 획득된 현재 건물의 발전량과 복수 개의 서비스 모형을 비교하여 최적 솔루션을 결정할 수 있다. 만일, 건물에 ESS(Energy Storage System) 또는 신재생발전기가 포함되지 않는다면, 복수 개의 서비스 모형과 기존 건물 에너지 관리 비용 결과를 비교하여 최적 솔루션을 결정할 수 있다.
도 3은 본 발명의 자원구성 변경 모의부를 나타내기 위한 도면이다.
도 3을 참조하여, 자원구성 변경모의부(420)는 컨설팅 대상 건물에서 분산자원 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 것으로, 예를 들면 컨설팅 대상 건물에 신재생 발전기를 추가 설치 또는 삭제할 시 해당된다. 또한, 분산자원이 변경되는 경우, 분산자원 설치에 따른 수익 및 분산자원 설치 총 비용이 달라지게 된다.
자원구성 변경모의부(420)는 분산자원 선택부(422), 신재생발전량 예측부(424), ESS 충방전 모의부(426)를 포함하여 이루어진다.
분산자원 선택부(422)는 분산자원 구성을 변경 선택하고, 신재생발전량 예측부(424)는 신재생 발전량을 예측하고, ESS 충방전 모의부(426)는 분산자원 구성 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하여, 분산자원의 최적 구성과 용량을 찾을 수 있다.
여기서, ESS 충방전 모의부(426)는 ESS 충방전 모의를 위해서 하기의 [수학식 1]을 따라 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 여기서 목적함수는 분산자원 설치 시 수요관리 수익 최대화하기 위한 것으로, 분산자원 구성에 따라 식을 계산하여 목적함수에 도달하는 서비스 모형을 생성한다.
[수학식 1]
목적함수 :
Figure pat00001
식 :
Figure pat00002
Figure pat00003
제약조건 :
Figure pat00004
Figure pat00005
(단, PV는 태양광발전시스템, ESS는 에너지저장시스템을 의미하고, B는 분산자원 설치에 따른 수익[원],
Figure pat00006
는 d일 t시간의 PV발전량[kWh],
Figure pat00007
는 d일 t시간의 ESS 충방전량[kWh],
Figure pat00008
는 d일 t시간의 요금단가[원/kWh],
Figure pat00009
는 분산자원의 가용연수[년],
Figure pat00010
는 분산자원 설치 총 비용[원],
Figure pat00011
는 ESS 용량[kWh],
Figure pat00012
는 ESS 설비 및 설치 비용단가[원/kWh],
Figure pat00013
는 ESS 설치여부(1은 설치, 0은 미설치),
Figure pat00014
는 PV 용량[kW],
Figure pat00015
는 PV 설비 및 설치 비용단가[원/kW],
Figure pat00016
는 PV 설치여부(1은 설치, 0은 미설치), A는 분산자원 설치면적을 의미한다.)
[수학식 1]에 의해서 목적함수에 따른 시뮬레이션이 수행되고, 분산자원의 설치여부(
Figure pat00017
,
Figure pat00018
) 및 설치용량 (
Figure pat00019
,
Figure pat00020
)에 따라 복수 개의 서비스 모형(420-1, 420-2,...,420-a)이 생성된다.
그리고 최적 솔루션 결정부(500)는 복수 개의 서비스 모형(420-1, 420-2,...,420-a)중에서 최적 수익을 도출할 수 있다.
도 4는 본 발명의 에너지사용 계획변경 모의부를 나타내기 위한 도면이다.
도 4를 참조하여, 에너지사용 계획변경모의부(440)는 컨설팅 대상 건물에서 기존의 부하 패턴이 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 것으로, 예를 들어 건물 에너지의 부하 사용 패턴이 가능할 시 해당된다. 또한, 건물의 부하 패턴이 변경되는 경우, 시간 별 건물 에너지의 소비량과 피크부하 시점 및 크기가 달라지게 된다.
이러한 에너지사용 계획변경모의부(440)는 부하패턴 선택부(442), 신재생발전량 예측부(444), ESS 충방전 모의부(446)를 포함하여 이루어진다.
부하패턴 선택부(442)는 부하 패턴을 변경하고, 신재생발전량 예측부(444)는 신재생 발전량을 예측하고, ESS 충방전 모의부(446)는 부하 패턴 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하여, 최적 에너지 사용계획을 찾을 수 있다.
여기서, ESS 충방전 모의부(446)은 ESS 충방전 모의를 위해서 하기의 [수학식 2]을 따라 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 여기서 목적함수는 에너지 사용 계획 변경시 전기요금 최소화를 하기 위한 것으로, 부하 패턴에 따라 식을 계산하여 목적함수에 도달하는 서비스 모형을 생성한다.
[수학식 2]
목적함수 :
Figure pat00021
식 :
Figure pat00022
Figure pat00023
제약조건 :
Figure pat00024
(단,
Figure pat00025
는 해당 건물의 전력량 요금[원],
Figure pat00026
는 n번째 에너지 사용계획 변경에 따른 d일 t시간 부하량[kWh],
Figure pat00027
는 d일 t시간의 전력량요금 단가[원/kWh],
Figure pat00028
는 해당 건물의 기본 요금[원],
Figure pat00029
는 n번째 에너지 사용계획 변경에 따른 m월 부하량[kWh],
Figure pat00030
은 m월의 기본요금단가[원/kWh],
Figure pat00031
는 t 시간의 부하량,
Figure pat00032
는 t시간의 부하 최소값[kWh],
Figure pat00033
는 t시간의 부하 최대값[kWh]이다.)
[수학식 2]에 의해서 시뮬레이션이 수행되고, 에너지 사용계획 변경 시나리오(n = 1, 2, 3 ...)에 따라 복수 개의 서비스 모형(440-1, 440-2,...,440-a)이 생성된다.
그리고 최적 솔루션 결정부(500)는 복수 개의 서비스 모형(440-1, 440-2,...,440-b)중에서 최적 전기요금을 도출할 수 있다.
도 6은 본 발명의 적용제도 변경 모의부를 나타내기 위한 도면이다.
도 6을 참조하여, 적용제도 변경모의부(460)는 컨설팅 대상 건물에서 기존의 요금제도가 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 것으로, 예를 들어 요금 제도가 변경되거나 인센티브가 변경될 시 해당된다. 즉, 요금 제도가 변경되는 경우, 요금 제도에 따른 전력량요금 단가와 요금 제도에 따른 기본요금 단가가 달라지게 된다.
이러한 적용제도 변경모의부(460)는 요금제 선택부(462), 에너지사용량 예측부(464), 신재생발전량 예측부(466), ESS 충방전 모의부(468)를 포함하여 이루어진다.
요금제 선택부(462)는 요금제 종류 또는 단가를 변경하고, 에너지사용량 예측부(464)는 에너지 사용량을 예측하고, 신재생발전량 예측부(466)는 신재생 발전량을 예측하고, ESS 충방전 모의부(468)는 요금제 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하여, 최적 요금제를 찾을 수 있다.
여기서, ESS 충방전 모의부(468)은 ESS 충방전 모의를 위해서 하기의 [수학식 3]을 따라 시뮬레이션을 수행할 수 있다. 이때, 목적함수는 요금제 변경 시 전기요금 최소화하기 위한 것으로, 요금제 구성에 따라 식을 계산하여 목적함수에 도달하는 서비스 모형을 생성한다.
[수학식 3]
목적함수 :
Figure pat00034
식 :
Figure pat00035
Figure pat00036
(단,
Figure pat00037
는 해당 건물의 전력량 요금[원],
Figure pat00038
는 d일 t시간의 부하량[kWh],
Figure pat00039
는 k번째 에너지 사용계획 변경에 따른 d일 t시간의 전력량요금 단가[원/kWh],
Figure pat00040
는 해당 건물의 기본 요금[원],
Figure pat00041
는 m월 피크부하[kW],
Figure pat00042
는 k번째 에너지 사용계획 변경에 따른 m월의 전력량요금 단가[원/kWh]이다.)
[수학식 3]에 의해서 시뮬레이션이 수행되고, 전기요금제 변경 시나리오(k = 1, 2, 3...)에 따라 복수 개의 서비스 모형(460-1, 460-2,...,460-c)이 생성된다.
그리고 최적 솔루션 결정부(500)는 복수 개의 서비스 모형(460-1, 460-2,...,460-c)중에서 최적 전기요금을 도출할 수 있다.
여기서, 최적 솔루션 결정부(500)는 추가 모의실행부(520)를 더 포함하여, 추가 모의 서비스가 필요한지 판단하여 추가 모의 서비스를 선택하여 추가 모의를 실행한다.
컨설팅 솔루션 출력부(600)는 최적 솔루션을 시각화하여 사용자 단말기(20)에 디스플레이된다. 예를 들어, 기준 일자에 대한 건물 번호를 조회하여 해당 건물 전체의 에너지 사용량을 설비별로 모니터링을 할 수 있고, 건물의 층별 누적 에너지 사용량 및 열적 쾌적도를 막대 그래프로 제공할 수 있고, 지정 일자에 열적 쾌적도 및 온습도 데이터를 선 그래프로 제공할 수 있고, 에너지 사용 분석 및 컨설팅 서비스 모의 결과를 제시하여 최적 컨설팅 솔루션을 제공할 수 있는 팝업창이 사용자 단말기(20)에 출력될 수 있다.
도 6은 본 발명의 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 방법의 순서도이다.
도 6을 참조하여, 초기데이터 입력 단계(S1000), 발전량 산출 단계(S2000), 저장 단계(S3000), 모의 서비스 선택 단계(S4000), 시뮬레이션 수행 단계(S5000), 최적 솔루션 결정 단계(S6000), 추가 모의서비스 선택 단계(S7000) 및 디스플레이 단계(S8000)를 포함하여 이루어진다.
초기데이터 입력 단계(S1000)는 사용자 단말기로 컨설팅 대상 건물의 초기데이터를 입력하는 단계이다. 여기서, 초기데이터은 컨설팅하고자 하는 건물의 에어컨, 환기, 공조기, 히트 펌프, 온/습도 센서, 조명기기, 전력기기 등에 의해 발생되는 과거에너지 사용량, 지역 및 계약용량, 현재 전기 요금제, 건물 쾌적도 범위, 건물의 면적, 층수, 용도 등을 입력받는 데이터로, 컨설팅 솔루션을 도출해내기 위해 사용자가 제공하는 데이터이다.
발전량 산출 단계(S2000)는 초기데이터를 기반으로 컨설팅 대상 건물의 발전량 연산 결과를 산출하는 단계이다. 여기서, 현재 건물의 신재생발전량 및 에너지사용량을 획득하거나, 현재 건물에 맞는 신재생발전량 및 에너지사용량을 산정하여 획득할 수 있다.
저장 단계(S3000)는 초기데이터와 발전량 연산 결과를 저장하는 단계이다.
모의 서비스 선택 단계(S4000)는 상기 컨설팅 대상 건물의 조건 변수가 발생 시, 조건 변수에 따른 맞춤 모의 서비스를 선택하는 j 단계이다.
이때, j단계의 모의 서비스는 분산자원이 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 자원구성 변경 모의 서비스, 기존의 부하 패턴이 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 에너지사용 계획변경 모의 서비스 또는 기존의 요금제도가 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 적용제도 변경 모의 서비스 중 적어도 하나를 선택하는 단계를 더 포함할 수 있다.
시뮬레이션 수행 단계(S5000)는 선택된 모의 서비스에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 i 단계이다.
이때, 도 7을 참조하여, i 단계에서 컨설팅 대상 건물이 분산자원을 추가 또는 삭제되는 조건변수 발생 시, 다음과 같은 단계를 더 포함할 수 있다.
변경되는 분산자원 구성을 선택하는 단계(S5200), 신재생 발전량을 예측하는 단계(S5220), 분산자원 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 ESS 충방전 모의 단계(S5240)를 더 포함하여 분산자원 최적 구성을 찾을 수 있다.
이때, ESS 충방전 모의 단계(S5240)은 상기 [수학식 1]에 의해서 목적함수에 따른 시뮬레이션이 수행되고, 분산자원의 설치여부(
Figure pat00043
,
Figure pat00044
) 및 설치용량 (
Figure pat00045
,
Figure pat00046
)에 따라 복수 개의 서비스 모형이 생성된다.
또한, 도 8을 참조하여, i 단계에서 기존의 건물 에너지 사용계획이 변경되는 조건변수 발생 시, 다음과 같은 단계를 더 포함할 수 있다.
변경된 부하 패턴을 선택하는 단계(S5400), 상기 부하 패턴에 따라 신재생 발전량을 예측하는 단계(S5420), 부하패턴 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 ESS 충방전 모의 단계(S5440)를 포함하여 최적 에너지 사용계획을 찾을 수 있다.
이때, ESS 충방전 모의 단계(S5440)는 [수학식 2]에 의해서 시뮬레이션이 수행되고, 에너지 사용계획 변경 시나리오(n = 1, 2, 3 ...)에 따라 복수 개의 서비스 모형이 생성된다.
또한, 도 9를 참조하여, i 단계에서 기존의 요금제도가 변경되는 조건변수 발생 시, 다음과 같은 단계를 더 포함할 수 있다.
변경되는 요금제를 선택하는 단계(S5600), 에너지 사용량을 예측하는 단계(S5620), 신재생 발전량을 예측하는 단계(S5640), 요금제도 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 ESS 충방전 모의 단계(S5660)를 포함하여 최적 요금제를 찾을 수 있다.
이때, ESS 충방전 모의 단계(S5660)는 [수학식 3]에 의해서 시뮬레이션이 수행되고, 전기요금제 변경 시나리오(k = 1, 2, 3...)에 따라 복수 개의 서비스 모형이 생성된다.
최적 솔루션 결정 단계(S6000)는 상기 복수 개의 서비스 모형 중에서 최적의 수익을 가지는 서비스 모형을 비교 추출하는 단계이다. 또는 상기 복수 개의 서비스 모형과 상기 현재 발전량 연산 결과를 비교하여 최적 솔루션을 결정하거나, 복수 개의 서비스 모형과 기존 건물에너지 관리 비용 결과를 비교하려 최적 솔루션을 결정할 수 있다.
추가 모의서비스 선택 단계(S7000)는 추가 모의 서비스가 필요하다고 판단되면 상기 j 단계를 수행하는 단계이다.
디스플레이 단계(S8000)는 더이상의 추가 모의 서비스가 필요하지 않다면, 상기 최적 솔루션을 시각화하여 사용자 단말기(20)에 디스플레이되는 단계이다.
상기와 같이 구성된 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템 및 방법은 조건변수에 따른 모의 서비스를 실행하여 최대 이익을 내는 건물 에너지 컨설팅 솔루션을 제시한다.
이러한 본 발명은 구체적인 컨설팅 솔루션을 제시할 수 있고, 분산자원 변경, 건물 에너지 부하 패턴 변경 및 요금제도 변경이 되었을 때 세 가지의 모의 서비스를 제공하여 여러 방면으로 시뮬레이션을 수행할 수 있고, 건물 에너지의 건물 전력 발전량 및 잠재된 경제성을 예측 분석할 수 있는 효과가 있다.
이상 본 발명의 설명을 위하여 도시된 도면은 본 발명이 구체화되는 하나의 실시예로서 도면에 도시된 바와 같이 본 발명의 요지가 실현되기 위하여 다양한 형태의 조합이 가능함을 알 수 있다.
따라서 본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.
10 : 건물 에너지 컨설팅 시스템
20 : 사용자 단말기
30 : 클라우드 서버
100 : 사용자 입력부
200 : 초기데이터 분석부
300 : 데이터 저장부
400 : 건물에너지 운영모의실행부
420 : 자원구성 변경모의부
420-1, 420-2,...,420-a : 서비스 모형
422 : 분산자원 선택부
424 : 신재생발전량 예측부
426 : ESS 충방전 모의부
440 : 에너지사용 계획변경모의부
440-1, 440-2,...,440-b : 서비스 모형
442 : 부하패턴 선택부
444 : 신재생발전량 예측부
446 : ESS 충방전 모의부
460 : 적용제도 변경모의부
460-1, 460-2,...,460-c : 서비스 모형
462 : 요금제 선택부
464 : 에너지사용량 예측부
466 : 신재생발전량 예측부
468 : ESS 충방전 모의부
500 : 최적 솔루션 결정부
600 : 컨설팅 솔루션 출력부

Claims (11)

  1. 사용자 단말기를 통해 컨설팅 대상 건물에 대한 초기데이터를 입력받는 사용자 입력부;
    상기 초기데이터를 기반으로 컨설팅 대상 건물의 발전량 연산 결과를 산출하는 초기데이터 분석부;
    상기 사용자 입력부 및 초기데이터 분석부에 의해서 생성되는 데이터를 저장하는 데이터 저장부;
    상기 컨설팅 대상 건물의 조건변수 발생 시, 조건변수에 따른 맞춤 모의 서비스를 선택하고, 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 건물에너지 운영모의실행부;
    상기 복수 개의 서비스 모형 중에서 최적의 수익을 가지는 서비스 모형을 비교 추출하여 최적 솔루션을 결정하는 최적 솔루션 결정부;
    상기 최적 솔루션을 시각화하여 사용자 단말기에 디스플레이되는 컨설팅 솔루션 출력부;
    를 포함하여 이루어져
    조건변수에 따른 모의 서비스를 실행하여 최대 이익을 내는 건물 에너지 컨설팅 솔루션을 제시하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 건물에너지 운영 모의 실행부에서 모의 서비스는
    컨설팅 대상 건물에서
    분산자원이 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 자원구성 변경 모의부;
    기존의 부하 패턴이 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 에너지사용 계획변경 모의부;
    기존의 요금제도가 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 적용제도 변경 모의부;
    를 더 포함하여
    하나 이상의 모의 서비스를 선택하여 서비스 모형을 추출하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 최적 솔루션 결정부는
    추가 모의 서비스가 필요한지 판단하여 추가 모의 서비스를 선택하여 추가 모의 실행을 하는 추가 모의 실행부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 자원구성 변경 모의부는
    분산자원 구성을 변경하는 분산자원 선택부;
    신재생 발전량을 예측하는 신재생발전량 예측부;
    분산자원 구성 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 ESS 충방전 모의부;
    를 포함하여 분산자원 최적 구성을 찾는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 에너지사용 계획변경 모의부는
    부하 패턴을 변경하는 부하 패턴 선택부;
    신재생 발전량을 예측하는 신재생발전량 예측부;
    부하 패턴 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 ESS 충방전 모의부;
    를 포함하여 최적 에너지 사용계획을 찾는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템.
  6. 제2항에 있어서,
    상기 적용제도 변경 모의부는
    요금제 종류를 변경하는 요금제 선택부;
    에너지 사용량을 예측하는 에너지사용량 예측부;
    신재생 발전량을 예측하는 신재생발전량 예측부;
    요금제 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 ESS 충방전 모의부;
    를 포함하여 최적 요금제를 찾는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 시스템.
  7. 사용자 단말기로 컨설팅 대상 건물의 초기데이터를 입력하는 단계;
    상기 초기데이터를 기반으로 컨설팅 대상 건물의 발전량 연산 결과를 산출하는 단계;
    상기 초기데이터와 발전량 연산 결과를 저장하는 단계;
    상기 컨설팅 대상 건물의 조건 변수가 발생 시, 조건 변수에 따른 맞춤 모의 서비스를 선택하는 j 단계;
    선택된 모의 서비스에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 i 단계;
    상기 복수 개의 서비스 모형 중에서 최적의 수익을 가지는 서비스 모형을 비교 추출하여 최적 솔루션을 결정하는 단계;
    추가 모의 서비스가 필요하다고 판단되면 상기 j 단계를 수행하는 단계;
    상기 최적 솔루션을 시각화하여 사용자 단말기에 디스플레이되는 단계;
    를 포함하여 이루어져
    조건변수에 따른 모의 서비스를 실행하여 최대 이익을 내는 건물 에너지 컨설팅 솔루션을 제시하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 j단계의 모의 서비스는
    분산자원이 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 자원구성 변경 모의 서비스, 기존의 부하 패턴이 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 에너지사용 계획변경 모의 서비스 또는 기존의 요금제도가 변경되는 조건변수 발생 시 선택하는 적용제도 변경 모의 서비스 중 적어도 하나를 선택하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 i 단계에서
    컨설팅 대상 건물이 분산자원 추가하는 조건변수 발생 시,
    변경되는 분산자원 구성을 선택하는 단계;
    신재생 발전량을 예측하는 단계;
    분산자원 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 ESS 충방전 모의 단계;
    를 포함하여 분산자원 최적 구성을 찾는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 방법.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 i단계에서
    기존의 에너지 사용계획이 변경되는 조건변수 발생 시,
    변경된 부하 패턴을 선택하는 단계;
    신재생 발전량을 예측하는 단계;
    부하패턴 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 ESS 충방전 모의 단계;
    를 포함하여 최적 에너지 사용계획을 찾는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 방법.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 i단계에서
    기존의 요금제도가 변경되는 조건변수 발생 시,
    변경되는 요금제를 선택하는 단계;
    에너지 사용량을 예측하는 단계;
    신재생 발전량을 예측하는 단계;
    요금제도 변경에 따른 복수 개의 서비스 모형을 도출하여 시뮬레이션을 수행하는 ESS 충방전 모의 단계;
    를 포함하여 최적 요금제를 찾는 것을 특징으로 하는 클라우드 기반 건물 에너지 컨설팅 방법.
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