WO2016186417A1 - 공조 기기의 기동 제어 방법 및 장치 - Google Patents

공조 기기의 기동 제어 방법 및 장치 Download PDF

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WO2016186417A1
WO2016186417A1 PCT/KR2016/005177 KR2016005177W WO2016186417A1 WO 2016186417 A1 WO2016186417 A1 WO 2016186417A1 KR 2016005177 W KR2016005177 W KR 2016005177W WO 2016186417 A1 WO2016186417 A1 WO 2016186417A1
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WO
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time
air conditioning
information
set temperature
time point
Prior art date
Application number
PCT/KR2016/005177
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
서성목
박건혁
송관우
서정일
이제헌
Original Assignee
삼성전자 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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Priority to US15/571,686 priority patent/US10775067B2/en
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements

Definitions

  • the present invention relates to a method and apparatus for controlling the start of an air conditioner, and more particularly, to a method and an apparatus for controlling the start time of an air conditioner based on information on environmental factors in a building.
  • the Internet is evolving from a human-centered connection network where humans create and consume information, and an Internet of Things (IoT) network that exchanges and processes information among distributed components such as things.
  • IoT Internet of Things
  • IoE Internet of Everything
  • sensing technology wired / wireless communication and network infrastructure, service interface technology, and security technology
  • M2M Machine Type Communication
  • MTC Machine Type Communication
  • IoT Internet technology
  • IoT is a field of smart home, smart building, smart city, smart car or connected car, smart grid, health care, smart home appliances, advanced medical services, etc. through convergence and complex of existing information technology (IT) technology and various industries. It can be applied to.
  • the conventional technology for controlling the air conditioning equipment there is a method for setting or adjusting the room temperature and humidity, etc.
  • the air conditioning equipment is a device that influences the comfort of the occupants in the room, the occupants who control the air conditioning equipment In consideration of various environmental factors, a setting method that satisfies the comfort of the occupants is used.
  • a setting method that satisfies the comfort of the occupants is used.
  • the air conditioning equipment is controlled solely based on the comfort of the occupants, excessive waste may be encouraged in terms of energy consumption. Therefore, there is a need for a method of controlling an air conditioner that considers not only the comfort of the occupants but also the amount of energy used.
  • the present invention has been proposed to solve the above-mentioned problems, and more specifically, the present invention predicts the set temperature arrival time of the room temperature based on the information of the environmental factors including the ventilation factor, and at the target time according to the predicted time.
  • a method of controlling the startup time of the air conditioning apparatus to reach a set temperature is provided.
  • the present invention provides a method for predicting the target time in consideration of the user's need of the air conditioner.
  • the present invention provides a method for controlling the start of the air conditioning apparatus in consideration of the optimum partial load ratio of the air conditioning apparatus until the set temperature is reached.
  • the start control method of the air conditioning device comprises the steps of collecting information of at least one environmental factor over time; Predicting a time at which the room temperature reaches a set temperature after a certain point of time based on the information of the at least one environmental factor; And controlling starting at the predetermined time point based on a time when the room temperature reaches a set temperature, wherein the at least one environmental factor includes a ventilation function in the air conditioning apparatus. Contains the arguments.
  • the start control method of the air conditioner according to another embodiment of the present invention for achieving the above object comprises the steps of collecting information of at least one environmental factor over time; Predicting a time at which the room temperature reaches a set temperature after a certain point of time based on the information of the at least one environmental factor; Controlling start-up at the predetermined time point based on a time at which the room temperature reaches a set temperature; And deriving an optimal partial load ratio based on the information of the at least one environmental factor, wherein the predicting further considers the derived optimal partial load ratio.
  • the start control method of the air conditioner according to another embodiment of the present invention for achieving the above object comprises the steps of predicting a target time point at which the room temperature in a certain area reaches a set temperature; Predicting a time at which the room temperature reaches a set temperature after a certain time point; And controlling the start of the air conditioning apparatus based on the predicted target time point and a time at which the room temperature reaches a set temperature after the predetermined time point. Based on the prediction of the entry point of the user.
  • the apparatus for controlling the operation of the air conditioning apparatus for achieving the above object is a communication unit for transmitting and receiving information with other devices in the system; And collecting information of at least one environmental factor over time, and predicting a time at which a room temperature reaches a set temperature after a certain point of time based on the information of the at least one environmental factor, wherein the room temperature is set to a set temperature. And a control unit for controlling the start-up at the predetermined time point, based on the time of arrival, wherein the at least one environmental factor includes a ventilation factor when the air conditioning apparatus has a ventilation function.
  • the apparatus for controlling the startup of the air conditioning device for controlling the startup of the air conditioning device for controlling the startup of the air conditioning device according to another embodiment of the present invention for achieving the above object is a communication unit for transmitting and receiving information with other devices in the system; And collecting information of at least one environmental factor over time, and predicting a time at which a room temperature reaches a set temperature after a predetermined time based on the information of the at least one environmental factor, wherein the room temperature is set to a set temperature. And a controller configured to control the start-up at a predetermined time point and to derive an optimum partial load ratio based on the information of the at least one environmental factor, based on a time at which the controller arrives. The start is controlled in consideration of the partial load factor.
  • an apparatus for controlling the start of the air conditioning apparatus for achieving the above object, a communication unit for transmitting and receiving information with other devices in the system; And predicting a target time point at which the indoor temperature in the predetermined zone reaches the set temperature, predicting a time after which the room temperature reaches the set temperature after the predetermined time point, and indoor temperature is set temperature after the predicted target time point and the predetermined time point. And a controller for controlling the start of the air conditioning apparatus based on the time to reach the target. The predicting of the target time point is based on predicting an entry time point of a plurality of users in the predetermined area.
  • the method and apparatus for controlling the start-up of the air-conditioning device may predict the target time point required by the user, or control the start-up time of the air-conditioning device to reach the set temperature in consideration of the ventilation factor.
  • the energy consumption can be reduced by improving the comfort of the occupants and preventing heat load concentration or heat storage.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a system for controlling startup of an air conditioning apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the internal structure of the air conditioning apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG 3 is a view for explaining a method for controlling the startup time of the air conditioning apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of controlling a start time of an air conditioning apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a difference in thermal efficiency for each space based on the same climate according to an embodiment of the present invention.
  • 6A and 6B are diagrams for explaining a method for deriving a target temperature arrival target time of an air conditioning apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7A and 7B illustrate a method of deriving a target temperature arrival target time using an adaptive probability model according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a view for explaining a method of determining whether there is a similarity of early workers according to an embodiment of the present invention.
  • 9A and 9B illustrate a method of generating a predictive model according to an embodiment of the present invention and deriving the target temperature arrival target time based on the predictive model.
  • FIGS. 10A and 10B are diagrams for explaining a method of controlling a start time in consideration of a partial load ratio of an air conditioning apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • 11A, 11B, and 11C are diagrams for explaining the efficiency and the optimum partial load ratio according to the partial load ratio of the air conditioning apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 is a view for explaining a method of controlling the partial load ratio so as to derive the optimum efficiency at the time of starting the plurality of air conditioning equipment according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 13A and 13B are views for explaining the effect of the method for controlling the startup time of the air conditioning apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • each block of the flowchart illustrations and combinations of flowchart illustrations may be performed by computer program instructions. Since these computer program instructions may be mounted on a processor of a general purpose computer, special purpose computer, or other programmable data processing equipment, those instructions executed through the processor of the computer or other programmable data processing equipment may be described in flow chart block (s). It creates a means to perform the functions. These computer program instructions may be stored in a computer usable or computer readable memory that can be directed to a computer or other programmable data processing equipment to implement functionality in a particular manner, and thus the computer usable or computer readable memory. It is also possible for the instructions stored in to produce an article of manufacture containing instruction means for performing the functions described in the flowchart block (s).
  • Computer program instructions may also be mounted on a computer or other programmable data processing equipment, such that a series of operating steps may be performed on the computer or other programmable data processing equipment to create a computer-implemented process to create a computer or other programmable data. Instructions for performing the processing equipment may also provide steps for performing the functions described in the flowchart block (s).
  • each block may represent a portion of a module, segment, or code that includes one or more executable instructions for executing a specified logical function (s).
  • logical function e.g., a module, segment, or code that includes one or more executable instructions for executing a specified logical function (s).
  • the functions noted in the blocks may occur out of order.
  • the two blocks shown in succession may in fact be executed substantially concurrently, or the blocks may sometimes be executed in the reverse order, depending on the corresponding function.
  • ' ⁇ part' used in the present embodiment refers to software or a hardware component such as an FPGA or an ASIC, and ' ⁇ part' performs certain roles.
  • ' ⁇ ' is not meant to be limited to software or hardware.
  • ' ⁇ Portion' may be configured to be in an addressable storage medium or may be configured to play one or more processors.
  • ' ⁇ ' means components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, and processes, functions, properties, procedures, and the like. Subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuits, data, databases, data structures, tables, arrays, and variables.
  • the functionality provided within the components and the 'parts' may be combined into a smaller number of components and the 'parts' or further separated into additional components and the 'parts'.
  • the components and ' ⁇ ' may be implemented to play one or more CPUs in the device or secure multimedia card.
  • the term "environmental factor" used in the present invention is information necessary for controlling the start of the air conditioning apparatus.
  • the environmental factor may include a factor that determines the state of the exterior and interior of the building in which the air conditioning equipment is located.
  • the environmental factor may include an outdoor factor, an indoor factor, a setting factor of an air conditioner, and a ventilation factor.
  • the outdoor factor may include an outside air temperature, outside air humidity, outside air wind speed, and the like.
  • the indoor information may include room temperature and room humidity.
  • the setting factor of the air conditioning device may include a setting temperature, a setting humidity, etc. set by the user.
  • the ventilation factor may include the rate of introduction of outside air, whether the ventilation device is operated, the total amount of mixed air, and the amount of change in room temperature after ventilation. Whether the ventilation device is currently operating may be represented by On / Off and may be represented by 0 or 1.
  • the total amount of the mixed air is mainly introduced in the central air conditioning apparatus, and means the amount of air collected in accordance with the rate of introduction of the outside air and the amount of air circulated in the room and returned to the room and mixed again.
  • FIG. 1 is an overall configuration diagram of a system for controlling startup of an air conditioning apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the system for controlling the activation of the air conditioning apparatus may include an air conditioning apparatus 100, a manager server 110, and an external server 120.
  • the air conditioning device 100 is HVAC (heating, ventilation, air conditioning), it may include a conventional air conditioner in the field of the technology of the present invention.
  • the air conditioning apparatus 100 is a facility for heating, ventilation, and air conditioning.
  • the air conditioning apparatus may include a hot heat source equipment and a cold heat source equipment.
  • As the heat source equipment a boiler is used, and hot water and steam generated in the boiler may be supplied to a heating coil in the air conditioner to create a warm air.
  • the cold heat source equipment of the air conditioner is used a freezer and can supply cold water cooled in the freezer to the cooling coil to create cold air.
  • the air conditioning apparatus may include a cooling tower, a cooling water pump, a boiler feed water pump, and an auxiliary pipe as an accessory of the heat source device and the cold heat source device.
  • the air conditioner 100 may include not only a central air conditioner but also an individual air conditioner including a system air conditioner 103 and a heat recovery type ventilation device 106.
  • the system air conditioner 103 may be, for example, a variable refrigerator flow (VRF), and the heat recovery type ventilation device 106 may be, for example, an energy recovery ventilator (ERV).
  • VRF variable refrigerator flow
  • ERP energy recovery ventilator
  • the structure of the air conditioner described above corresponds to an embodiment of the present invention, and the present invention is not limited thereto.
  • the system air conditioner 103 may include one outdoor unit and at least one indoor unit.
  • the manager server 110 is a device connected to the user or the manager of the present invention, and may store information related to managing the air conditioning apparatus. That is, the control signal of the air conditioner may be provided to the air conditioner, and the set temperature information, other room schedules, equipment schedule information, and the like may be provided.
  • the external server 120 may be connected to the air conditioning device of the present invention to provide information necessary for the air conditioning device to operate. It may include a data server on the local lobe installed in the meteorological office or a building, and may provide the air conditioning equipment with information related to outdoor factors among environmental factors.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the internal structure of the air conditioning apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • the air conditioning device 100 may include a communication unit 200, a sensor unit 210, a storage unit 220, and a control unit 230.
  • the controller 230 may include a system air conditioner controller 232, a ventilation device controller 234, and a set temperature arrival time predictor 236.
  • the communication unit 200 may receive information necessary for the air conditioning apparatus to operate.
  • the communication unit 200 may be connected to an external server or an administrator server to receive information.
  • the communication unit 200 may transmit the received information to the storage unit 220 or the control unit 230.
  • the communication unit 200 may receive, for example, an outdoor factor among environmental factors from an external server.
  • the external server may include a data server on a local lobe installed in a meteorological office or a building.
  • receive a setting factor of the air conditioning device among the environmental factors from the administrator server That is, it is possible to obtain a control signal of the air conditioning equipment and to receive set temperature information, other room schedules, equipment schedule information, and the like.
  • the sensor unit 210 may obtain information necessary for the air conditioning apparatus to operate the present invention.
  • the sensor unit 210 may obtain information of environmental factors. More specifically, it can be used to obtain information related to the indoor information and ventilation information of the environmental factors.
  • the sensor of the sensor unit 210 may include a temperature sensor, a humidity sensor, a heat sensor.
  • the storage unit 220 may store information necessary for the air conditioning apparatus to operate the present invention.
  • the storage unit 220 may receive and store information received by the communication unit 200 from an external server or an administrator server.
  • the storage unit 220 may store information of at least one environmental factor collected at the building in which the air conditioning device is located.
  • the information of the one or more environmental factors may be stored over time. That is, the information on the environmental factors obtained at any time may be stored together with the obtained time information.
  • the information of the environmental factors may be stored in a table form with the time information. That is, the information of the environmental factors obtained at any time may be classified and stored.
  • the storage unit 220 may receive some of the information of the environmental factors from the communication unit 200. That is, the storage unit 220 may receive and store information received by the communication unit 200 from the external server or the manager server.
  • an external server that transmits outdoor factors among the environmental factors may include a data server on a local white leaf installed in a meteorological office or a building.
  • a setting factor of the air conditioner may be received from the manager server. That is, it is possible to obtain a control signal of the air conditioning equipment and to receive set temperature information, other room schedules, equipment schedule information, and the like.
  • the storage unit 220 may receive and store the information of the environmental factors from the sensor unit 210. That is, the sensor unit 210 may receive the information of the environmental factors at the present time instead of the previously stored and recorded information.
  • the environmental factor may include a factor necessary to control the start time of the air conditioning apparatus for the purpose of the user's comfort and energy saving, and the present invention is not limited thereto.
  • the storage unit 220 may store information related to the partial load ratio of the air conditioning apparatus.
  • the history information of the partial load ratio may be included at the start of the air conditioning apparatus.
  • the optimal partial load ratio information derived based on the environmental factors may be included.
  • the optimum partial load ratio information may be determined by using information on the at least one environmental factor stored in the storage unit 220 in consideration of whether the room temperature reaches a set temperature at a target time after the air conditioner is started. Can be.
  • the optimum partial load ratio information may be determined as the lowest partial load ratio information at which the room temperature can reach the set temperature at the target time after the start of the air conditioning apparatus.
  • the storage unit 220 may include modeling information for deriving the set temperature arrival time of the room temperature based on the at least one environmental factor.
  • the "time to reach the set temperature of the room temperature” may mean the total time from the start of the air conditioning apparatus to the set temperature at which the room temperature starts.
  • the modeling information may include a function of using an input value as information on the at least one environmental factor and an output value as a set temperature arrival time of an indoor temperature.
  • the modeling information may be a function capable of calculating the set temperature arrival time of the room temperature as an output value when information of environmental factors before the time point at which the air conditioning equipment is to be started is determined as an input value.
  • the storage unit 220 may include an engine 220, and the engine may be used for a learning model and include various machine learning and statistical regression analysis models.
  • the controller 230 may control the start of the air conditioning apparatus of the present invention.
  • the control unit 230 collects information of at least one environmental factor over time, and predicts a time at which the room temperature reaches a set temperature after a predetermined time based on the information of the at least one environmental factor, and the room temperature May be controlled based on a time at which the temperature reaches a set temperature, and the at least one environmental factor may include a ventilation factor when the air conditioner has a ventilation function. .
  • the controller 230 may control to extract information of at least one environment factor stored in advance, and based on the information of at least one environment factor before a unit time on the basis of the schedule time, the schedule It is possible to control predicting the time after which the room temperature reaches the set temperature.
  • the controller 230 may control to estimate a time at which the indoor temperature reaches a set temperature after the predetermined time based on the information of at least one environmental factor before the unit time based on the predetermined time.
  • the control unit 230 collects information of at least one environmental factor over time, and predicts a time at which the room temperature reaches a set temperature after a certain point of time based on the information of the at least one environmental factor, Based on the time when the temperature reaches the set temperature, it is possible to control the start-up at the predetermined time point, and to derive the optimum partial load ratio based on the information of the at least one environmental factor.
  • the at least one environmental factor may include a ventilation factor when the air conditioning apparatus has a ventilation function.
  • the control unit 230 may control to extract information of at least one environment factor stored in advance, and based on the information of at least one environment factor before a unit time on the basis of the predetermined time point, after the predetermined time point Predicting the time at which the room temperature reaches the set temperature can be controlled.
  • the controller 230 calculates a time difference between the predicted time of arrival and a time between the target time points from the predetermined time point. When the time difference is less than or equal to a preset time, the controller 230 starts up at the time point. Can be controlled.
  • the control unit 230 collects information of at least one environmental factor over time, and predicts a time at which the room temperature reaches a set temperature after a certain point of time based on the information of the at least one environmental factor, Based on the time when the temperature reaches the set temperature, it is possible to control the start-up at the predetermined time point, and to derive the optimum partial load ratio based on the information of the at least one environmental factor. In addition, the controller 230 may control the starting by further considering the derived optimal partial load ratio.
  • the controller 230 controls the start-up based on the derived optimal partial load rate, derives a weight for a time at which the room temperature of the information of the at least one environmental factor reaches a set temperature, and based on the weight Controlling the derivation of an optimal partial load rate, predicting a time at which the room temperature reaches a set temperature after the predetermined time point according to the information of the at least one environmental factor and the partial load rate based on the weight, It is possible to control to calculate the lowest partial load rate at which the predicted reaching time for the information is within a preset limit reaching time, and to derive the calculated minimum partial load rate as the optimum partial load rate.
  • each of the optimum efficiency is derived based on the number of indoor units connected to the plurality of air conditioning units and the highest efficiency information of the plurality of air conditioning units.
  • the partial load rate of the air conditioner may be calculated, and the air conditioner may be controlled based on the calculated partial load rate of each air conditioner.
  • the controller 230 predicts a target time point at which the room temperature within a predetermined region reaches a set temperature, predicts a time point at which the room temperature reaches a set temperature after a predetermined time point, and then, after the predicted target time point and a predetermined time point, Based on the time when the room temperature reaches the set temperature, it is possible to control the start of the air conditioning equipment, and predicting the target time point may be based on predicting the entry time of a plurality of users in the predetermined area. .
  • the controller 230 may control to predict the entry point based on distribution information of entry times of a plurality of users in a certain area. When the distribution information exceeds a predetermined value, entry before a predetermined point in time is performed. Determining whether there is more than a predetermined number of users corresponding to the time point, and extracting a target person used to predict an entry time point when there are more than a predetermined number of users corresponding to an entry time point before a predetermined time point, An entry point prediction modeling may be generated to control predicting the entry point.
  • the controller 230 may determine whether there is a dense time point having a distribution of a predetermined number of persons or more, and control the prediction of the entry time point in consideration of the dense time point. If the entry point of the user corresponding to the entry point before the predetermined time point is fixed, the controller 230 excludes the user corresponding to the fixed entry point before the predetermined point from the target person used to predict the entry point. To control. If the entry point of the user corresponding to the entry time point before the predetermined time point is not fixed, the controller 230 is a subject used to predict the entry time point as the user corresponding to the fixed entry time point before the predetermined time point. It is possible to control the starting of the air conditioning apparatus, characterized in that the extraction is controlled.
  • the system air conditioner control unit 232, the ventilation unit control unit 234, and the set temperature arrival time predictor 236 in the control unit 230 may perform some of operations of the control unit 230.
  • the operations performed by the communication unit 200, the storage unit 220, and the control unit 230 in the air conditioning device may be performed by other devices capable of performing the same function as well as the air conditioning device.
  • an air conditioning device management server connected to the air conditioning device may receive information necessary for controlling the air conditioning device, store the information, and control the air conditioning device.
  • FIG 3 is a view for explaining a method for controlling the startup time of the air conditioning apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • the air conditioner is first started conservatively in order to reach the room temperature to the set temperature at the target time. That is, the air conditioner is started at any time earlier than the target time without considering the environmental factors. Looking at the graph of the change in the room temperature with time at the time of the conventional control 300 reaches the set temperature before the target time to reach the set temperature (t1) of the room temperature, the air conditioning equipment is continuously started and the room temperature is higher than the set temperature It can be seen that there is a lower interval. Therefore, when the air conditioning equipment is conservatively started in order to reach the room temperature at a predetermined temperature at a target time as in the conventional control 300, it may cause unnecessary energy waste.
  • the time taken to reach the room temperature at the set temperature is predicted, Start the air conditioning unit just ahead of time. In this case, it delays the start time of the air conditioning equipment than the conventional control 300, but can reach the set temperature at the same target time, thereby ensuring the comfort of the occupants. In addition, it is possible to prevent unnecessary energy waste by reducing energy as much as the air conditioner is started between the start time and the air conditioner start time when the control time of the existing control unit 300 is adjusted.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating a method of controlling a start time of an air conditioning apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the air conditioning device may determine whether the device has a ventilation function in S400.
  • the air conditioning equipment of the present invention may include various types of air conditioning equipment.
  • a facility that can perform heating, ventilation, air conditioning, such as HVAC it may include a facility having a system air conditioner and a ventilation device.
  • the air conditioning device may include determining a device type of the air conditioning device in determining whether the ventilation function is present. For example, it may be determined whether the air conditioner is a central air conditioner, an individual air conditioner having a ventilation device and a system air conditioner, or a facility having only a system air conditioner.
  • the air conditioner is a central air conditioner or an individual air conditioner having a ventilation device, it may be determined that the device has a ventilation function.
  • a ventilation function is provided. It can be determined that there is no device.
  • the air conditioning device may collect information of environmental factors according to time excluding the ventilation factor in step S410. That is, when the air conditioner does not have a ventilation function, it is not necessary to consider the environmental state according to the ventilation factor, it is possible to collect the information of the environmental factors except the ventilation factor.
  • the ventilation device is installed in the air conditioning device, the air conditioning device may collect information of environmental factors over time including ventilation information in step S415.
  • the collecting of the environmental factors by the air conditioning apparatus may include extracting the information of the environmental factors previously stored in the storage unit of the air conditioning apparatus.
  • the information of the at least one environmental factor is stored with the time information, it is possible to extract the information of the environmental factors with the time information.
  • the air conditioning device may additionally obtain the environmental factors by using the communication unit and the sensor unit of the air conditioning device.
  • the air conditioning apparatus may additionally obtain the information of the environmental factors in order to secure a certain number of samples. have.
  • the air conditioner may request the external server or the manager server to additionally provide information of environmental factors.
  • the communication unit of the air conditioning apparatus may receive information of the environmental interests over time from the external server or the manager server.
  • the air conditioning apparatus may additionally acquire indoor information and the like among the information of the environmental factors by using a sensor unit.
  • the air conditioning apparatus may determine whether to additionally collect ventilation information in step S415. That is, in consideration of whether the environment is capable of ventilation, in the case of an environment in which ventilation is impossible, the numerical value of the ventilation information may be assigned to a default value or 0 value before collecting the ventilation information.
  • indoor air quality eg, carbon dioxide (C02) amount
  • air quality of outside air eg, concentration of fine dust
  • the air conditioning apparatus may determine whether to additionally collect ventilation information in step S415. That is, in consideration of whether the environment is capable of ventilation, in the case of an environment in which ventilation is impossible, the numerical value of the ventilation information may be assigned to a default value or 0 value before collecting the ventilation information.
  • the air conditioner may derive modeling for predicting the arrival time of the set temperature of the room temperature after the start time based on the collected environmental factors in operation S420.
  • the modeling may include a function of setting an input value as information on the at least one environmental factor and an output value as a set temperature arrival time of an indoor temperature.
  • the modeling information may be a function that may obtain the set temperature arrival time of the room temperature as an output value when information of environmental factors before the point of time at which the air conditioning equipment is to be started is determined as an input value.
  • the function equation may be determined in consideration of the weighting factors that influence the environmental factors predicting the set temperature arrival time of the room temperature.
  • the air conditioning apparatus may use the information of environmental factors before the unit time than the time to determine the start of the air conditioning apparatus. That is, when the information based on the information later than the time to determine the start of the air conditioner, the amount of information to be used in the air conditioner is huge, there may be a problem that excessive load is applied in the process of performing the algorithm. In this case, there is an advantage in that it is possible to utilize real-time information that can be collected based on previously stored information or an existing sensor, rather than based on later information than when the air conditioning equipment is to be started.
  • a time point for determining the start of the air conditioning apparatus may be set to a base time (eg, set to 6 o'clock as in the baseline), and may be used for modeling by utilizing information of environmental factors at the base time.
  • the air conditioning apparatus may generate and use various parameters by using the collected environmental factors in order to increase the accuracy of modeling derived using the collected environmental factors. For example, in addition to the outdoor temperature and humidity and indoor temperature and humidity information included in the environmental factors, the above information may be combined to simulate radiation, convection, and conduction based on heat transfer theory.
  • the air conditioning apparatus may use various machine learning methods or statistical regression model methods as a modeling method. For example, when the air conditioning apparatus models the collected environmental factors, 60% of the collected environmental factors may be used as a training set, and 40% may be used as a test set. set). That is, 60% of the collected information of the environmental factors can use the information of the environmental factors as the input value and the set temperature arrival time information as the output value, and 40% can derive the modeling using only the information of the environmental factors as the input value. have. As a result, the air conditioning apparatus can improve the modeling accuracy.
  • Collecting the information of the environmental factors to derive modeling for predicting the set temperature arrival time of the room temperature corresponds to an embodiment.
  • the present invention is not limited to the above embodiments, and may be modified to be applicable to other embodiments by those skilled in the art.
  • the air conditioning apparatus may determine whether an error of the set temperature arrival time of the room temperature predicted by the derived modeling in step S430 is equal to or less than a preset value.
  • the air conditioning apparatus can evaluate the derived modeling.
  • the test set can be used when evaluating the modeling. More specifically, first, the air conditioner may calculate the predicted set temperature arrival time based on information of environmental factors at the time of determining to start the air conditioner in the derived modeling as an input value. Thereafter, the error may be calculated by comparing the predicted set time of arrival of the temperature with the actual time of reaching the set temperature of the room temperature.
  • the air conditioning apparatus determines whether the calculated error is equal to or less than a preset value
  • the mean bias error MPE
  • mean percentage error MPE
  • mean absolute error MPE
  • root mean square error RMSE
  • mean Mean Absolute Deviation
  • the air conditioner When the error of the set temperature arrival time of the room temperature predicted by the modeling exceeds a preset value, the air conditioner returns to step S420 and again sets the room temperature after the start time based on the information of the collected environmental factors. Modeling to predict arrival time can be derived. In this case, the air conditioning apparatus may derive the modeling using a larger number of samples or a larger number of environmental factors. As such, when the air conditioner collects more samples, the air conditioner may derive the modeling which reduces the error and increases the accuracy in predicting the arrival time.
  • the air conditioning apparatus applies the derived modeling in step S440, and increases the time in the minimum time unit while setting the temperature of the indoor temperature.
  • the arrival time can be predicted. That is, the air conditioner determines whether to start the air conditioner based on a sensing time step (eg, 1 minute interval) which is a minimum time unit starting from a reference time point (for example, 06 o'clock). Can be. In addition, the air conditioner may determine whether to start the air conditioner while repeatedly calculating the sensor value collection cycle or more (for example, every 5 minutes or 10 minutes). The air conditioning apparatus may predict a set temperature arrival time of the room temperature at the time of determining whether to start the air conditioning apparatus.
  • a sensing time step eg, 1 minute interval
  • a reference time point for example, 06 o'clock
  • the air conditioning apparatus may predict a set temperature arrival time of the room temperature at the time of determining whether to start the air conditioning apparatus.
  • the reference time point When determining whether to start the air conditioning apparatus based on a minimum time unit starting from the reference time point, the reference time point may be referred to as a first time point, and the time point of the next cycle may be referred to as a second time point.
  • the air conditioning apparatus may calculate the set temperature arrival time of the room temperature by using, as an input value, information of environmental factors prior to the time of determining to start the air conditioning apparatus.
  • the air conditioning unit at step S450 until the room temperature reaches the set temperature. It is determined whether the time between the target time point and the time point for determining whether to start the air conditioning apparatus plus the estimated time of arrival of the set temperature, that is, the difference time between the target time point and the predicted time point of arrival is less than a preset time. Can be.
  • the air conditioning apparatus may determine whether a difference time between the target time point and the predicted time point is less than a preset time using the set temperature arrival time of the room temperature predicted at the reference time point (ie, the first time point).
  • a time difference of 30 minutes which is a difference time from 7:30, which is the predicted time of arrival, may be less than a preset time.
  • the preset time may be previously determined by the manufacturer of the air conditioning device and input to the storage unit of the air conditioning device, and may be determined by an administrator or a user.
  • the air conditioner may return to step S440 again, and apply the predicted modeling at a time point of the next cycle to predict the set temperature arrival time of the room temperature.
  • the air conditioning apparatus then follows the operation of step S450.
  • the air conditioner may increase the accuracy of estimating the start time of the air conditioner so that the room temperature can reach the set temperature at a target time of the user or the manager.
  • the air conditioning apparatus may control to start the operation in step S460.
  • the air conditioner includes various types of air conditioners. For controlling the start of the air conditioner, for example, in the case of the central air conditioner, the air conditioner is started, or the system air conditioner included in the individual air conditioner. It may include both to start or to simultaneously start the system air conditioner and the ventilation included in the individual air conditioning equipment.
  • the air conditioner when the air conditioner has a ventilation function, it is possible to determine and control the start time of the air conditioner in consideration of the ventilation factor. That is, in the present invention, the air conditioner can solve the problem of wasting energy consumption of the air conditioner by starting the air conditioner at an unnecessary early time in consideration of the environmental change caused by the ventilation factor. In addition, in the case of the air conditioner including the system air conditioner and the ventilator separately, the air conditioner may start the ventilator in consideration of environmental factors even after the start operation.
  • FIG. 4 illustrates an embodiment of an operation for the air conditioning apparatus to control the start of the air conditioner in consideration of a ventilation factor to environmental factors.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a difference in thermal efficiency for each space based on the same climate according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a difference in thermal efficiency for each space due to various environmental factors when starting the air conditioning equipment for each space in the same climatic situation. That is, when the set temperature is assumed to be 23.9 degrees, the air conditioning apparatus is started to reach the preset temperature at the target time. Eventually, the room temperature reaches 23.9 degrees at the target time, but it can be seen that the changes in the room temperature all vary with time.
  • the environmental factors used to predict the start-up time of the air conditioning apparatus may include a factor for the space.
  • the factor for the space may include, for example, the temperature difference of adjacent spaces. In other words, even if the other environmental factors are the same and the set temperature is the same, environmental factors that may reflect the influence of the heat load in the adjacent space may be additionally considered.
  • 6A and 6B are diagrams for explaining a method for predicting a target temperature arrival target time of an air conditioner according to an embodiment of the present invention.
  • the present invention provides a method of deriving the target time point by predicting a need for starting or stopping the air conditioner of a plurality of users using the air conditioner.
  • the time required for starting or stopping the air conditioning apparatus may be estimated as a time when a plurality of users enter or leave the predetermined space in which the air conditioning apparatus is installed. For example, when controlling the air conditioning equipment installed in the home, it is possible to consider the time of entry or departure of a plurality of members in the house, and when controlling the air conditioning equipment installed in the workplace, when a plurality of workers enter or leave the workplace, that is, commute You can consider the time point.
  • the air conditioner installed at the workplace is taken as an example, and the process of deriving the target time point by predicting the commute time of the plurality of workers will be described. Modification and application are obvious to those skilled in the art.
  • the air conditioning device may collect data for a certain period of time stored in an external server to obtain a commute pattern based on probability distribution (S610).
  • the external server may include a worker management server installed in the workplace.
  • the period may include, for example, a period of one month.
  • the air conditioning device may determine whether the pattern is acquired as a pattern for each time (S620), that is, the air conditioning device may determine whether time information of the pattern is obtained together. For example, it may be determined whether time information acquired for each weekday, weekend, or day is included in the pattern.
  • the air conditioning apparatus may distinguish and apply the patterns for each time when the commute time is predicted (S625). If the air conditioning apparatus does not include the timing information in the acquired pattern and thus cannot be distinguished according to the acquisition timing of the pattern, the air conditioning apparatus may perform prediction using an adaptive probability model (S630).
  • the adaptive probability model refers to a model capable of reflecting a recent pattern by applying a probability model modified over time. This includes a method of predicting a commute time point based on the acquired probability distribution of the pattern, which will be described later in FIGS. 7A and 7B.
  • the air conditioning apparatus may determine whether there is a possibility to further optimize the prediction of the commute time point (S630). Whether there is a possibility to further optimize may be derived by comparing the sigma value of the probability distribution of the obtained pattern with a predetermined threshold value.
  • the sigma value refers to a distribution based on an average value of probability distributions and may include, for example, a standard deviation. If the ⁇ value exceeds the predetermined value (x), since there are more than a certain number of persons relatively far from the average value, this may mean that it is possible to further optimize the prediction of commute time in consideration of this. If the air conditioning apparatus determines that there is no possibility to further optimize in step S640, the air-conditioning device may end the method by deriving the commute time predicted in step S630 to the target time point.
  • the air conditioning apparatus may additionally determine whether there is a similarity of early workers (S645).
  • the similarity of the early workers refers to the case where the number of people determined to be early workers approaches a certain percentage of the whole. That is, this is to consider the case where there is enough personnel to influence when estimating the start time required for the air conditioning apparatus. A more detailed description will be given with reference to FIG. 8.
  • the air conditioning apparatus may differently determine a target for predicting a daily commute based on a predictive modeling factor based on the similarity of the early commute. That is, when there is no similarity between the early workers, the daily commute time based on the predictive modeling factor may be predicted based on the total number of people by building / floor / zone (S650) (S670). Subsequently, when there is a similarity of the early workers, the air conditioning apparatus may additionally determine whether the early workers' time to work is fixed (S660). The determination of whether to go to work is fixed if the standard deviation is within a certain time (x minutes) when calculating the monthly average of the daily average of early workers in the last month.
  • the air conditioner may predict daily commute times based on predictive modeling factors for workers except for early commute workers whose fixed time points are fixed by building / floor / zone (S663). ). For early workers who have a fixed time to go to work, an operation such as controlling air conditioning may be added. In addition, the air conditioning apparatus may predict the daily commute time based on the predictive modeling factor for the early commute by building / floor / zone when the early commute time is not fixed (S665). An operation (S670) of predicting daily commute time based on the predictive modeling factor will be described in detail with reference to FIGS. 9A and 9B.
  • FIG. 7A and 7B illustrate a method of deriving a target temperature arrival target time using an adaptive probability model according to an exemplary embodiment of the present invention.
  • FIG. 7A is a diagram illustrating the step S630 of FIG. 6A.
  • the air conditioning apparatus may acquire a probability distribution pattern of workers for commuting points at regular intervals.
  • the predetermined period may include daily, weekly, or monthly.
  • the obtained probability distribution pattern is as shown in FIG. 7B, for example.
  • the air conditioning apparatus may determine whether a cluster is present in the probability distribution pattern (S710).
  • the presence of a dense section of the air conditioning apparatus may include a case in which a predetermined number of persons or more are distributed at an arbitrary time point. For example, when 5% of the total number of people is distributed at a certain point of time, it may be referred to the random point as the random point.
  • the dense section may occur at the time when the commute bus arrives at the workplace or when the commencement bus leaves.
  • the commute time of a certain time for a certain number of people (S715). For example, when the predetermined section is one month, it means that all the commute times of the section one month before the recording point are recorded. As a result, a recent pattern may be reflected by applying a probability model modified over time. Recording the commute time point for the predetermined number of people may include recording the commute time points of the first commute and the last commute person among the obtained probability distribution patterns. Alternatively, recording the commute time point for the predetermined number of people may include recording a time point at which k% of the employees go to work and a time point when (100-k)% of the employees leave the office. The air conditioning apparatus selects one of the two methods and records the commute time point when the dense section does not exist.
  • the air conditioning apparatus may record the commute time point considering the dense section (S720). This is shown in Figure 7b.
  • the air-conditioning device may record the time when the K% of the total number of employees go to work, and also record the time of the commute of the number of people 740 included in the dense section therein as the time when the k% of people go to work have.
  • the dense section is at the boundary of the time when the K% people go to work (750)
  • a method of recording all the commute times of the people in the dense section previously worked at the time when the k% people go to work may be used. .
  • the air conditioning apparatus may determine whether the recorded time of commute time is more than a predetermined period (S725). If there is no record for a predetermined period or more, the process returns to step S700 again to continuously record the time of commute.
  • the air conditioning apparatus may predict the commute time based on the average time points of the commute times recorded above.
  • the air conditioning apparatus may derive the predicted commute time point as a target temperature reaching target time.
  • FIG. 8 is a view for explaining a method of determining whether there is a similarity of early workers according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a method of determining whether consistency exists in a user's working time.
  • the horizontal axis represents the worker 800
  • the vertical axis represents the day (i) 810
  • the data below represents data given based on the working time of each employee.
  • the data given may refer to a number given in k% of the total number of people. For example, if k is 16, the number 1 is assigned to the first person who goes to work in the rank of 16%, and the number 2 is assigned to the person who comes to work in the rank of 34%. can do. Whether there is a similarity of early workers can be determined by the following equation.
  • a certain threshold (Threshold 1)
  • the employee is an early employee.
  • a certain threshold (Threshold 1)
  • the number of early workers determined using the above equation approaches s% of the total number of employees, it may be determined that there is a similarity of the early workers.
  • the case of approaching the s% may include a range within an error rate of 2%.
  • 9A and 9B illustrate a method of generating a prediction model according to an embodiment of the present invention and predicting the set temperature arrival target time based on the prediction model.
  • FIGS. 9A and 9B are detailed views of step S670 of FIG. 6B.
  • the air conditioning apparatus may select targets by building / floor / zone (S900). This means that the subjects are selected based on the selection in the steps S650, S663, and S665 of FIG. 6B. Thereafter, the HVAC device may collect data of main predictors that affect the time of commute.
  • the variable may include, for example, at least one of weather, traffic location, or time related variable. More specifically, the weather-related variables may include cloud amount, sunrise time, sunset time, wind strength, and outside temperature / humidity, and forecast information received from the Meteorological Agency server, or weather information measured at the air conditioner is installed. It can be utilized.
  • traffic-related variables may include traffic volume information around the building, major highways, and main roads, and may receive and use traffic collection information or real-time travel time prediction information from an external server.
  • the location-related variables may include a worker's home location, the current location, the distance between the home and the work place, whether or not using the vehicle / shuttle, real-time movement time information or location collected using the worker's terminal or wearable device The remaining prediction time information using the information may be utilized.
  • the time-related variables may include a worker's wake-up time, the day before work leave, fixed working hours, autonomous commute availability, etc., whether the worker's operation, alarm time, motion detection, toilet through the worker's terminal or wearable device It can collect usage time information and can utilize the management system of the workplace.
  • the schedule schedule variable of the worker may include information on the meeting, seminar schedule or day, weekday, weekend schedule, which can be collected from the operator's management system or the worker's terminal or wearable device.
  • the air conditioning device may optimize the parameters of the main predictors by building / floor / zone (S920).
  • the parameter optimization process of the predictor variable may be derived by using an on-line optimization technique or a batch method of operation technique, and may be combined and used in the form of a vector or matrix product between major predictors.
  • the air conditioning apparatus may complete the predictive modeling of the commute time for each worker based on the predicted variables collected above.
  • the modeling may include a formula derived by comprehensively considering a weight and the like in which the predictor variable affects the commute time of each employee.
  • the air conditioning apparatus may output a predicted commute time point for inputting a variable at a predicted time point using the modeling. Outputting the commute time point will be described below in detail in 9b.
  • FIG. 9B illustrates a method of predicting a commute time point using the modeling generated in FIG. 9A.
  • the air conditioning device may extract the target person for each building / floor / zone according to the air conditioning device (S940). This means that the subject is extracted based on the selection in the steps S650, S663, and S665 of FIG. 6B. Thereafter, a predictor value to be input to the modeling generated in 9a may be collected (S945). Thereafter, the air conditioning apparatus may extract the recently updated modeling (S950). The latest update may include, for example, one updated a day ago, and may include extracting recent modeling to predict an accurate commute time at the current time. By entering the collected predictor values in the extracted modeling, a commute time point for each extracted subject may be predicted (S955).
  • the air conditioning apparatus may use the derived commute time point as a target temperature reaching target time.
  • FIGS. 10A and 10B are diagrams for explaining a method of controlling a start time in consideration of a partial load ratio of an air conditioning apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • the air conditioning equipment may have different efficiency depending on the partial load rate according to the type of the air conditioning equipment. This can provide additional energy savings.
  • the air conditioner may collect information of environmental factors for deriving an optimal partial load ratio of the air conditioner in operation S1000.
  • the collecting of the environmental factors by the air conditioning apparatus may include extracting the information of the environmental factors previously stored in the storage unit of the air conditioning apparatus.
  • the information of the at least one environmental factor is stored with the time information, it is possible to extract the information of the environmental factors with the time information.
  • the air conditioning device may additionally obtain the environmental factors by using the communication unit and the sensor unit of the air conditioning device.
  • the air conditioning apparatus may additionally obtain the information of the environmental factors to secure a certain number of samples. have.
  • the air conditioner may request the external server or the manager server to additionally provide information of environmental factors.
  • the communication unit of the air conditioning apparatus may receive information of the environmental interests over time from the external server or the manager server.
  • the air conditioning apparatus may additionally acquire indoor information and the like among the information of the environmental factors by using a sensor unit.
  • the air conditioner may collect information on a set temperature arrival time of a room temperature according to environmental factors and a partial load factor in consideration of weights of the environmental factors.
  • the air conditioner may determine a weight depending on the influence of the collected environmental factors on the set temperature arrival time of the room temperature. In consideration of the weight, at least one of the environmental factors may be used to collect information on the arrival time of the set temperature of the room temperature according to the environmental factors and the partial load ratio.
  • the air conditioning apparatus may derive an optimal partial load rate based on the collected environmental factors and the set temperature arrival time information of the room temperature according to the partial load rate in step S1020. More specifically, the air conditioner may determine whether the room temperature reaching time of the room temperature satisfies a preset time limit. The air conditioning apparatus may derive the lowest partial load rate that satisfies the condition as the optimum partial load rate according to the information of the environmental factors, according to the information of the environmental factors. This will be described in detail with reference to FIG. 11.
  • the air conditioning device may determine whether the device has a ventilation function in S1030.
  • the air conditioning equipment of the present invention may include various types of air conditioning equipment. First, as well as a facility that can perform heating, ventilation, air conditioning, such as HVAC, it may include a facility equipped with a system air conditioner and a ventilation device. In this case, it is determined whether the ventilation equipment is installed and the environmental information and indoor information It is important to determine whether ventilation is possible based on
  • the air conditioning device may include determining a device type of the air conditioning device in determining whether the ventilation function is present. For example, it can be determined whether the air conditioner is an HVAC, a facility having a ventilation device and a system air conditioner, or a facility having only a system air conditioner. When the air conditioning equipment is HVAC or equipped with a ventilation device, it may be determined that the device has a ventilation function, and when the air conditioning device includes only a system air conditioner without a ventilation device, it may be determined that the device does not have a ventilation function. Can be.
  • the air conditioning device may collect information of environmental factors according to time excluding the ventilation factor in step S1040. That is, when the air conditioner does not have a ventilation function, it is not necessary to consider the environmental state according to the ventilation factor, it is possible to collect the information of the environmental factors except the ventilation factor.
  • the air conditioning device may collect information of environmental factors over time including ventilation information in step S1045.
  • the air conditioning apparatus may collect information on environmental factors in consideration of the optimal partial load ratio in steps S1040 and S1045. That is, information of environmental factors when starting the air conditioning equipment while the derived optimal partial load factor is applied in the case of factors influenced by the air conditioning equipment startup, for example, room temperature, among the environmental factors. Can be collected.
  • the collecting of the environmental factors by the air conditioning apparatus may include extracting the information of the environmental factors previously stored in the storage unit of the air conditioning apparatus.
  • the information of the at least one environmental factor is stored with the time information, it is possible to extract the information of the environmental factors with the time information.
  • the air conditioning device may additionally obtain the environmental factors by using the communication unit and the sensor unit of the air conditioning device.
  • the air conditioning apparatus may additionally obtain the information of the environmental factors to secure a certain number of samples. have.
  • the air conditioner may request the external server or the manager server to additionally provide information of environmental factors.
  • the communication unit of the air conditioning apparatus may receive information of the environmental interests over time from the external server or the manager server.
  • the air conditioning apparatus may additionally acquire indoor information and the like among the information of the environmental factors by using a sensor unit.
  • the air conditioning apparatus may determine whether to additionally collect ventilation information in step S415. That is, in consideration of whether the environment is capable of ventilation, in the case of an environment in which ventilation is impossible, the numerical value of the ventilation information may be assigned to a default value or 0 value before collecting the ventilation information.
  • the air conditioning apparatus may derive modeling for predicting the set temperature arrival time of the room temperature after the start time based on the collected information of the environmental factors in step S1050.
  • the modeling may include a function of setting an input value as information on the at least one environmental factor and an output value as a set temperature arrival time of an indoor temperature.
  • the modeling information may be a function that may obtain the set temperature arrival time of the room temperature as an output value when information of environmental factors before the point of time at which the air conditioning equipment is to be started is determined as an input value.
  • the function equation may be determined in consideration of the weighting factors that influence the environmental factors predicting the set temperature arrival time of the room temperature.
  • the air conditioning apparatus may use the information of environmental factors before the unit time than the time to determine the start of the air conditioning apparatus. That is, when the information based on the information later than the time to determine the start of the air conditioner, the amount of information to be used in the air conditioner is huge, there may be a problem that excessive load is applied in the process of performing the algorithm. In this case, there is an advantage in that it is possible to utilize real-time information that can be collected based on previously stored information or an existing sensor, rather than based on later information than when the air conditioning equipment is to be started.
  • a time point for determining the start of the air conditioning apparatus may be set to a base time (eg, set to 6 o'clock as in the baseline), and may be used for modeling by utilizing information of environmental factors at the base time.
  • the air conditioning apparatus may generate and use various parameters by using the collected environmental factors in order to increase the accuracy of modeling derived using the collected environmental factors. For example, in addition to the outdoor temperature and humidity and indoor temperature and humidity information included in the environmental factors, the above information may be combined to simulate radiation, convection, and conduction based on heat transfer theory.
  • the air conditioning apparatus may use various machine learning methods or statistical regression model methods as a modeling method. For example, when the air conditioning apparatus models the collected environmental factors, 60% of the collected environmental factors may be used as a training set, and 40% may be used as a test set. set). That is, 60% of the collected information of the environmental factors can use the information of the environmental factors, which is an input value and the set temperature arrival time, which is an output value, and 40% can derive the modeling using only the information of the environmental factors, which are input values. have. As a result, the air conditioning apparatus can improve the modeling accuracy.
  • Collecting the information of the environmental factors to derive modeling for predicting the set temperature arrival time of the room temperature corresponds to an embodiment.
  • the present invention is not limited to the above embodiments, and may be modified to be applicable to other embodiments by those skilled in the art.
  • the air conditioning apparatus may determine whether an error of the set temperature arrival time of the room temperature predicted by the derived modeling in step S1060 is equal to or less than a preset value.
  • the air conditioning apparatus can evaluate the derived modeling.
  • the test set can be used when evaluating the modeling. More specifically, first, the air conditioner may calculate the predicted set temperature arrival time based on information of environmental factors at the time of determining to start the air conditioner in the derived modeling as an input value. Thereafter, the error may be calculated by comparing the predicted set time of arrival of the temperature with the actual time of reaching the set temperature of the room temperature.
  • the air conditioning apparatus determines whether the calculated error is less than or equal to a preset value, the air conditioning apparatus uses a mean bias error (%), an average mean error (%), and a standard deviation of an error mean (minute). Can be.
  • the air conditioner returns to step S1050 and again, based on the information of the collected environmental factors, the set temperature reach time of the room temperature after the start time.
  • Modeling to predict the air conditioning apparatus may derive the modeling using a larger number of samples. As such, when the air conditioner collects more samples, the air conditioner may derive the modeling which reduces the error and increases the accuracy in predicting the arrival time.
  • the air conditioning apparatus applies the derived modeling in step S1070, and increases the time in the minimum time unit while setting the room temperature.
  • the arrival time can be predicted. That is, the air conditioner may determine whether to start the air conditioner on a basis of a sensing time step (for example, 1 minute interval) which is a minimum time unit from a reference time point (for example, 06 o'clock). have.
  • the air conditioning apparatus may predict a set temperature arrival time of the room temperature at the time of determining whether to start the air conditioning apparatus.
  • the reference time point When determining whether to start the air conditioning apparatus based on a minimum time unit starting from the reference time point, the reference time point may be referred to as a first time point, and the time point of the next cycle may be referred to as a second time point.
  • the air conditioning apparatus may calculate the set temperature arrival time of the room temperature by using, as an input value, information of environmental factors prior to the time of determining to start the air conditioning apparatus.
  • the air conditioner sets a time between the target time point and the time point at which the predicted set temperature arrival time is added to the time point for determining whether to start the air conditioner until the room temperature reaches the set temperature in step S1080, that is, For example, it may be determined whether a difference time between the target time point and the predicted arrival time point is less than a preset time.
  • the air conditioning apparatus may determine whether the difference time between the target time point and the predicted time point is less than a preset time using the set temperature arrival time of the room temperature predicted at the reference time point (ie, the first time point).
  • a time difference of 30 minutes which is a difference time from 7:30, which is the predicted time of arrival, may be less than a preset time.
  • the preset time may be previously determined by the manufacturer of the air conditioning device and input to the storage unit of the air conditioning device, and may be determined by an administrator or a user.
  • the air conditioner may return to step S1070 again and apply the predicted modeling at a time point of the next cycle to predict the set temperature arrival time of the room temperature.
  • the air conditioning apparatus then follows the operation of step S1080. By repeating steps S1070 and S1080, the air conditioner can increase the accuracy of predicting the start time of the air conditioner so that the room temperature can reach the set temperature at a target time of the user or the manager.
  • the air conditioning apparatus may control to start the engine based on the optimum partial load ratio in step S1090. That is, the air conditioning apparatus can be started to meet this by using the optimum partial load ratio derived in steps S1010 to S1030. As a result, an energy saving effect according to the optimum partial load ratio may be additionally obtained.
  • the air conditioner includes various types of air conditioners, and the control of starting the air conditioner includes, for example, starting an HVAC, starting a system air conditioner included in the air conditioner, or system air conditioner. It may include both starting and simultaneously ventilating devices.
  • the air conditioner when the air conditioner has a ventilation function, it is possible to determine and control the start time of the air conditioner in consideration of the ventilation factor. That is, in the present invention, the air conditioner can solve the problem of wasting energy consumption of the air conditioner by starting the air conditioner at an unnecessary early time in consideration of the environmental change caused by the ventilation factor. In addition, in the case of the air conditioner including the system air conditioner and the ventilator separately, the air conditioner may start the ventilator in consideration of environmental factors even after the start operation.
  • FIGS. 10A and 10B illustrate an embodiment of an operation in which the air conditioner controls the start of the air conditioner in consideration of a ventilation factor and a partial load factor factor of the air conditioner. It will be apparent to those skilled in the art that other modifications based on the technical spirit of the present invention can be carried out in addition to the embodiments disclosed in FIGS. 10A and 10B. The other modifications may include changing the order of the drawings.
  • 11A, 11B, and 11C are diagrams for explaining the efficiency and the optimum partial load ratio according to the partial load ratio of the air conditioning apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 11A is a diagram illustrating a relationship between a partial load rate of an air conditioner and a room temperature change rate (room temperature change rate / power consumption) value with respect to power consumption.
  • the room temperature change rate value with respect to the indoor power consumption eventually corresponds to the cooling capacity, which may represent the efficiency of the air conditioning equipment.
  • FIG. 11B is a diagram illustrating a relationship graph between partial load ratio and efficiency of performance (COP) of a typical inverter type variable refrigerant flow (VRF) for calculating optimal partial load ratio according to an embodiment of the present invention.
  • COP partial load ratio and efficiency of performance
  • VRF variable refrigerant flow
  • Equation 2 a change in the coefficient of performance (COP) of the air conditioning device according to the partial load ratio of the air conditioning device may be seen.
  • the efficiency may be calculated as in Equation 2 below.
  • COP Cooling capacity (kWh) / Power consumption (kWh)
  • the air-conditioning capacity refers to the maximum amount of power that the air conditioner can be started, and the power consumption means the amount of power actually consumed by the air conditioner.
  • the unit of the cold heating capacity and the power consumption is in kWh.
  • the power consumption to achieve the same cooling effect when the partial load ratio is 100% and 50%. For example, it is assumed that there is no problem that the room temperature reaches the set temperature at the target time (1 hour) even if the partial load rate is controlled to 50% through the current limit control, and the cooling situation is assumed. For example, assuming that the cooling capacity is 1000 kWh, when the partial load ratio is 100%, the efficiency is 1, and thus, 1000 kWh of power consumption is required. However, if the partial load rate is 50%, the efficiency is 2, requiring a power consumption of 250 kWh to 500 kWh of cooling capacity. In addition, when the partial load ratio is 50%, consideration should be given to consuming twice as much energy to obtain the same cooling effect. The power consumption for one hour is 500 kWh at 100% partial load, 250 kWh at 50% partial load, and doubled at 50% at 100% partial load.
  • 11C is a view for explaining a method for calculating an optimal partial load ratio based on one of the predictive model main factors according to an embodiment of the present invention.
  • 11C is a graph illustrating a method for deriving a partial load minimum value for current limit control. More specifically, when the air conditioner has a limit condition for reaching the set temperature of the room temperature, the air conditioner reaches the base starting time (for example, 6 o'clock) by lowering the limit control of the partial load rate from the high value 100. It can be determined whether the time limit condition is satisfied. You can monitor if you are dissatisfied.
  • various graphs may be drawn based on at least one of factors that are important for predicting the set temperature arrival time of the room temperature.
  • the air conditioning apparatus may assign a weight to a plurality of environmental factors depending on whether or not it affects the set temperature arrival time. This is the operation of the air conditioning apparatus described in steps S1110 to S1130. That is, the weight of the collected environmental factor information may be determined in consideration of the degree of influence on the arrival time of the set temperature of the room temperature according to the change of the collected environmental factors. In this case, as well as using the above-described environmental factors independently, a combination of two or more (for example, a difference between the set temperature and the room temperature) may be used.
  • the factor utilized in FIG. 11C is the difference between the set temperature and the room temperature. This corresponds to one embodiment, and other environmental factors may be used by the above-mentioned weights.
  • the air conditioning apparatus may determine whether the preset temperature reaching time limit condition is satisfied according to the change of the environmental factor and the partial load ratio.
  • the optimum partial load rate can be determined by setting the partial load rate that can yield the highest efficiency of the air conditioning equipment as a lower limit. In other words, even if the difference between the set temperature and the room temperature is not large, the partial load factor that can achieve the highest efficiency can be limited.
  • the partial load ratio of 50% or less is not considered in consideration of the partial load ratio of 50%, which can achieve the highest efficiency in FIG. 11B.
  • the air conditioning apparatus may derive a partial load ratio of the lowest value that satisfies the limit condition according to an environmental factor based on the graph.
  • the air conditioning apparatus may store the derived partial load rate as the optimum partial load rate according to the information of the environmental factor.
  • the air conditioning apparatus may add the optimal partial load factor to the environmental factors to collect in order to derive modeling to predict the set temperature arrival time of the room temperature.
  • the air conditioning apparatus may create an information set by combining the environmental factor information used when deriving the optimum partial load factor.
  • the air conditioning apparatus predicts the set temperature arrival time of the room temperature by using the optimum partial load factor, an additional energy saving effect may be obtained than before considering the partial load factor.
  • the operation of predicting the set temperature arrival time using the optimum partial load factor is as described with reference to FIGS. 10A and 10B.
  • FIG. 12 is a view for explaining a method of controlling the partial load ratio so as to derive the optimum efficiency at the time of starting the plurality of air conditioning equipment according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 12 illustrates an embodiment of a case where a plurality of system air conditioners exist in a certain area.
  • the system air conditioner may include one outdoor unit and at least one indoor unit, and may operate by adjusting a partial load ratio of the outdoor unit.
  • the efficiency according to the partial load rate between the system air conditioners A and B may be different.
  • 12 (a), 12 (b) and 12 (c) show the efficiency of different partial load rates in the system air conditioner of this model. That is, (a) shows a case where the maximum partial load rate between the system air conditioners A and B is different, and (b) shows a case where the highest efficiency is different at the same partial load rate. Also, (c) shows the case where the highest partial load rate and the highest efficiency are both different.
  • Equation 3 the sum of the COPs may be calculated by Equation 3 below, and the x and y values for outputting the optimal COP may be derived using Equation 3 below.
  • the CapacityA and CapacityB represent the number of indoor units connected to the system air conditioner A and the number of the indoor units connected to the system air conditioner B present in the predetermined zone.
  • Total Capacity represents the sum of CapacityA and CapacityB.
  • the COPA (xA) and COPB (xB) represents each graph shown in FIG. That is, the graph which shows partial load ratio as input values xA and xB, and output values as COPA and COPB is shown.
  • the COP graph since it is not generally known exactly, it is possible to estimate the temperature change rate per unit power as described above.In this case, each COPA is calculated by using ⁇ and ⁇ in calculating the total COP between heterogeneous species to calculate the optimal partial load ratio.
  • xA and xB values which are partial load ratios of each air conditioner capable of outputting the optimal COP, may be derived using Equation 3 as described above.
  • FIG. 13A and 13B are views for explaining the effect of the method for controlling the startup time of the air conditioning apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 13A is a graph comparing the power consumption of the start time adjustment control start 1310 in consideration of the ventilation or the conventional control start 1300 according to an embodiment of the present invention.
  • the area under the graph shows the total power consumption at the time of basic control start 1300 and the start time adjustment control start 1310.
  • 13B is a graph comparing the power consumption of the basic control start, the start time regulating start without considering the ventilation element, and the start time regulating start taking into account the ventilation element.
  • the area under the graph represents the total power consumption in each case.

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Abstract

본 발명은 공조 기기의 기동 제어하는 것에 관한 것으로, 보다 구체적으로 본 발명은 환기 인자를 포함한 환경 인자의 정보에 기반하여 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측하고, 예측한 시간에 따라서 목표 시점에 설정 온도에 도달하도록 상기 공조 기기의 기동 시간을 제어하는 방법을 제공한다. 또한, 본 발명은 사용자의 공조 기기 필요 시점을 고려하여 상기 목표 시점을 예측하는 방법을 제공한다. 또한 본 발명은 상기 설정 온도에 도달할 때까지 공조 기기의 최적의 부분 부하율을 고려하여, 공조 기기의 기동을 제어하는 방법을 제공한다. 본 개시는 센서 네트워크(Sensor Network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication) 및 사물 인터넷(Internet of Things, IoT)을 위한 기술과 관련된 것이다. 본 개시는 상기 기술을 기반으로 하는 지능형 서비스(스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 헬스 케어, 디지털 교육, 소매업, 보안 및 안전 관련 서비스 등)에 활용될 수 있다.

Description

공조 기기의 기동 제어 방법 및 장치
본 발명은 공조 기기의 기동을 제어하는 것에 관한 방법 및 장치에 대한 발명으로, 보다 구체적으로 건물 내의 환경 인자의 정보 등에 기반하여 공조기의 기동 시간을 제어하는 방법 및 장치에 대한 발명이다.
인터넷은 인간이 정보를 생성하고 소비하는 인간 중심의 연결망에서, 사물 등 분산된 구성 요소들 간에 정보를 주고받아 처리하는 IoT(Internet of Things, 사물인터넷) 망으로 진화하고 있다. 또한, 클라우드 서버 등과의 연결을 통한 빅데이터(Big data) 처리 기술 등이 IoT 기술에 결합된 IoE (Internet of Everything) 기술도 대두되고 있다. IoT를 구현하기 위해서, 센싱 기술, 유무선 통신 및 네트워크 인프라, 서비스 인터페이스 기술, 및 보안 기술과 같은 기술 요소들이 요구되어, 최근에는 사물 간의 연결을 위한 센서 네트워크(sensor network), 사물 통신(Machine to Machine, M2M), MTC(Machine Type Communication)등의 기술이 연구되고 있다.
IoT 환경에서는 연결된 사물들에서 생성된 데이터를 수집, 분석하여 인간의 삶에 새로운 가치를 창출하는 지능형 IT(Internet Technology) 서비스가 제공될 수 있다. IoT는 기존의 IT(information technology)기술과 다양한 산업 간의 융합 및 복합을 통하여 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 시티, 스마트 카 혹은 커넥티드 카, 스마트 그리드, 헬스 케어, 스마트 가전, 첨단의료서비스 등의 분야에 응용될 수 있다.
한편, 종래 공조 기기를 제어하는 기술은, 실내 온도 및 습도 등을 설정하거나, 이를 조절하는 방법 등이 있다 공조 기기는 재실자의 쾌적도에 주도적으로 영향을 미치는 기기로서, 공조 기기를 제어하는 재실자는 여러 환경 요소 등을 고려하여, 재실자의 쾌적도를 만족시키는 설정 방법을 이용한다. 그러나 재실자의 쾌적도 만을 고려하여 공조 기기를 제어할 경우에, 에너지 소비 측면에서 과도한 낭비를 조장할 수 있다. 따라서, 재실자의 쾌적도 뿐만 아니라 에너지의 사용량을 모두 고려한 공조 기기의 제어 방법이 필요하다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 보다 구체적으로 본 발명은 환기 인자를 포함한 환경 인자의 정보에 기반하여 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측하고, 예측한 시간에 따라서 목표 시점에 설정 온도에 도달하도록 상기 공조 기기의 기동 시간을 제어하는 방법을 제공한다. 또한, 본 발명은 사용자의 공조 기기 필요 시점을 고려하여 상기 목표 시점을 예측하는 방법을 제공한다. 또한, 본 발명은 상기 설정 온도에 도달할 때까지 공조 기기의 최적의 부분 부하율을 고려하여, 공조 기기의 기동을 제어하는 방법을 제공한다.
상술한 과제를 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따르는 공조 기기의 기동 제어 방법은 시간에 따른 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보를 수집하는 단계; 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보에 기반하여 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하는 단계; 및 상기 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 기반하여, 상기 일정 시점에서의 기동을 제어하는 단계;를 포함하고, 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자는, 상기 공조 기기에 환기 기능을 포함하는 경우, 환기 인자를 포함한다.
또한, 상술한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따르는 공조 기기의 기동 제어 방법은 시간에 따른 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보를 수집하는 단계; 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보에 기반하여 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하는 단계; 상기 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 기반하여, 상기 일정 시점에서의 기동을 제어하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 환경 인자의 정보에 기반하여 최적 부분 부하율을 도출하는 단계;를 포함하고, 상기 예측하는 단계는, 상기 도출된 최적 부분 부하율을 더 고려한다.
또한, 상술한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따르는 공조 기기의 기동 제어 방법은 일정 구역 내의 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 목표 시점을 예측하는 단계; 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하는 단계; 상기 예측된 목표 시점 및 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 기반하여, 상기 공조 기기의 기동을 제어하는 단계;를 포함하고, 상기 목표 시점을 예측하는 것은 상기 일정 구역 내의 복수의 사용자의 진입 시점을 예측한 것에 기반한다.
또한, 상술한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따르는 공조 기기의 기동을 제어하는 장치는 시스템 내에 다른 장치와 정보를 송수신하는 통신부; 및 시간에 따른 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보를 수집하고, 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보에 기반하여 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하고, 상기 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 기반하여, 상기 일정 시점에서의 기동을 제어하는 제어부를 포함하고, 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자는, 상기 공조 기기에 환기 기능이 있는 경우, 환기 인자를 포함한다.
또한, 상술한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따르는 공조 기기의 기동을 제어하는 공조 기기의 기동을 제어하는 장치는 시스템 내에 다른 장치와 정보를 송수신하는 통신부; 및시간에 따른 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보를 수집하고, 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보에 기반하여 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하고, 상기 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 기반하여, 상기 일정 시점에서의 기동을 제어하고, 상기 적어도 하나의 환경 인자의 정보에 기반하여 최적 부분 부하율을 도출하는 것을 제어하는 제어부;를 포함하고, 상기 제어부는 상기 도출된 최적 부분 부하율을 더 고려하여 상기 기동을 제어한다.
또한, 상술한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따르는 공조 기기의 기동을 제어하는 장치에 있어서, 시스템 내에 다른 장치와 정보를 송수신하는 통신부; 및 일정 구역 내의 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 목표 시점을 예측하고, 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하고, 상기 예측된 목표 시점 및 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 기반하여, 상기 공조 기기의 기동을 제어하는 제어부;를 포함하고, 상기 목표 시점을 예측하는 것은, 상기 일정 구역 내의 복수의 사용자의 진입 시점을 예측한 것에 기반한다.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 공조 기기의 기동을 제어하는 방법 및 장치는 사용자가 필요로 하는 목표 시점을 예측하거나, 환기 인자를 추가적으로 고려하여 설정 온도에 도달하도록 공조 기기의 기동 시간을 제어하거나, 또는 공조 기기의 부분 부하율을 제어하는 방법을 이용함으로써, 재실자의 쾌적도를 향상시키고 열 부하 집중 현상 또는 축열 현상을 방지하여 에너지 소비량을 절감시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 공조 기기의 기동을 제어하는 시스템의 전체 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 공조 기기의 내부 구조를 도시한 블록도이다.
도 3는 본 발명의 실시예에 따른 공조 기기의 기동 시간을 제어하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 공조 기기의 기동 시간을 제어하는 방법을 설명하는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 동일 기후 기반의 공간별 열 효율 차이를 설명하는 도면이다.
도 6a 및 6b는 본 발명의 실시예에 따른 공조 기기의 설정 온도 도달 목표 시간을 도출하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 7a 및 7b는 본 발명의 실시예에 따른 적응형 확률 모델을 활용한 설정 온도 도달 목표 시간을 도출하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 8는 본 발명의 실시예에 따른 조기 출근자의 유사성이 존재하는지 판단하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 실시예에 따른 예측 모델을 생성하고, 상기 예측 모델에 기반하여 상기 설정 온도 도달 목표 시간을 도출하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 10a 및 10b는 본 발명의 실시예에 따른 공조 기기의 부분 부하율을 고려한 기동 시간을 제어하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 11a, 11b, 및 11c는 본 발명의 실시예에 따른 공조 기기의 부분 부하율에 따른 효율에 대한 도면 및 최적의 부분 부하율을 도출하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 복수의 공조 기기를 기동 시에 최적의 효율을 도출하도록 부분 부하율을 제어하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 13a 및 13b는 본 발명의 실시예에 따른 공조 기기의 기동 시간을 제어하는 방법에 대한 효과를 설명하는 도면이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
본 명세서에서 실시예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다.
마찬가지 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 개략적으로 도시되었다. 또한, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. 각 도면에서 동일한 또는 대응하는 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하였다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
이 때, 처리 흐름도 도면들의 각 블록과 흐름도 도면들의 조합들은 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들에 의해 수행될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 범용 컴퓨터, 특수용 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서에 탑재될 수 있으므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비의 프로세서를 통해 수행되는 그 인스트럭션들이 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 수행하는 수단을 생성하게 된다. 이들 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 특정 방식으로 기능을 구현하기 위해 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 지향할 수 있는 컴퓨터 이용 가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장되는 것도 가능하므로, 그 컴퓨터 이용가능 또는 컴퓨터 판독 가능 메모리에 저장된 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능을 수행하는 인스트럭션 수단을 내포하는 제조 품목을 생산하는 것도 가능하다. 컴퓨터 프로그램 인스트럭션들은 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에 탑재되는 것도 가능하므로, 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비 상에서 일련의 동작 단계들이 수행되어 컴퓨터로 실행되는 프로세스를 생성해서 컴퓨터 또는 기타 프로그램 가능한 데이터 프로세싱 장비를 수행하는 인스트럭션들은 흐름도 블록(들)에서 설명된 기능들을 실행하기 위한 단계들을 제공하는 것도 가능하다.
또한, 각 블록은 특정된 논리적 기능(들)을 실행하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 인스트럭션들을 포함하는 모듈, 세그먼트 또는 코드의 일부를 나타낼 수 있다. 또, 몇 가지 대체 실행 예들에서는 블록들에서 언급된 기능들이 순서를 벗어나서 발생하는 것도 가능함을 주목해야 한다. 예컨대, 잇달아 도시되어 있는 두 개의 블록들은 사실 실질적으로 동시에 수행되는 것도 가능하고 또는 그 블록들이 때때로 해당하는 기능에 따라 역순으로 수행되는 것도 가능하다.
이 때, 본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.
본 발명에서 사용되는 “환경 인자”라 함은 상기 공조 기기의 기동을 제어하기 위하여 필요한 정보이다. 상기 환경 인자는 공조 기기가 위치한 건물의 외부 및 내부의 상태를 결정하는 인자를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 환경 인자는, 실외 인자, 실내 인자, 공조 기기의 설정 인자, 환기 인자를 포함할 수 있다.
상기 실외 인자는 외기 온도, 외기 습도, 외기 풍속 등을 포함할 수 있다. 상기 실내 정보는 실내 온도 실내 습도를 포함할 수 있다. 상기 공조 기기의 설정 인자는 사용자가 설정한 설정 온도, 설정 습도 등을 포함할 수 있다. 상기 환기 인자는 외기 도입 비율, 환기 기기의 동작 여부, 혼합된 공기(mixed air) 총량, 환기 후 실내 온도 변화량을 포함할 수 있다. 상기 환기 기기의 현재 동작 여부는 On/Off로 나타낼 수 있으며, 0 또는 1로 표현이 가능하다. 또한, 상기 혼합된 공기 총량은 주로 중앙 공조 기기에서 도입되는 방식으로, 외기 도입 비율에 따라 수집되는 공기의 양과 실내를 순환하고 돌아온 공기가 혼합되어 다시 실내로 투입되는 공기량을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 공조 기기의 기동을 제어하는 시스템의 전체 구성도이다.
보다 구체적으로, 상기 공조 기기의 기동을 제어하는 시스템은, 공조 기기(100) 관리자 서버(110) 및 외부 서버(120)를 포함할 수 있다.
상기 공조 기기(100)는 HVAC(heating, ventilation, air conditioning)으로, 본 발명의 기술이 속하는 분야에서의 통상적인 공조기를 포함할 수 있다. 상기 공조 기기(100)는 난방, 환기, 공기조화를 할 수 있는 설비이다. 상기 공조 기기는 온 열원 장비와 냉 열원 장비를 포함할 수 있다. 상기 온 열원 장비로는 보일러가 사용되며 보일러에서 만들어진 온수와 증기를 상기 공조기내의 가열코일로 공급하여 온풍을 만들 수 있다. 상기 공조기의 냉 열원 장비는 냉동기가 사용되며 냉동기에서 냉각된 냉수를 냉각코일에 공급하여 냉풍을 만들 수 있다. 상기 공조 기기는 상기 온열원장비와 냉열원장비의 부속설비로써 냉각탑, 냉각수 펌프, 보일러 급수펌프, 부속배관을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명에서의 상기 공조 기기(100)는 중앙 공조 기기뿐만 아니라, 시스템 에어컨(103) 및 열 회수형 환기 장치(106)를 포함한 개별 공조 기기를 포함할 수 있다. 상기 시스템 에어컨(103)은, 예를 들어, VRF(variable refrigerator flow)일 수 있고, 상기 열 회수형 환기 장치(106)는, 예를 들어, ERV(energy recovery ventilator)일 수 있다. 상기 설명한 공조 기기의 구조는 본 발명의 일 실시예에 해당하며, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 상기 시스템 에어컨(103)은 하나의 실외기 및 적어도 하나 이상의 실내기를 포함할 수 있다.
또한, 상기 관리자 서버(110) 본 발명의 사용자 또는 관리자에 연결된 장치로서, 상기 공조 기기를 관리하는데 관련된 정보를 저장할 수 있다. 즉, 공조 기기의 제어 신호를 상기 공조 기기에 제공할 수 있고, 설정 온도 정보, 그 외 재실 스케줄, 장비 스케쥴 정보 등을 제공할 수 있다.
또한, 상기 외부 서버(120)는 본 발명의 공조 기기에 연결되어 공조 기기가 동작하는데 필요한 정보를 제공할 수 있다. 기상청 또는 건물에 설치된 로컬 백엽상의 데이터 서버를 포함할 수 있으며, 상기 공조 기기에게 환경 인자들 중 실외 인자와 관련된 정보를 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 공조 기기의 내부 구조를 도시한 블록도이다.
보다 구체적으로, 상기 공조 기기(100)는 통신부(200), 센서부(210), 저장부(220), 제어부(230)를 포함할 수 있다. 또한, 상기 제어부(230)는 시스템 에어컨 제어부(232), 환기 장치 제어부(234), 설정 온도 도달 시간 예측부(236)를 포함할 수 있다.
상기 통신부(200)는 상기 공조 기기가 동작하는데 필요한 정보를 수신할 수 있다. 상기 통신부(200)는 외부 서버 또는 관리자 서버에 연결 되어, 정보를 수신할 수 있다. 또한, 상기 통신부(200)는 상기 수신한 정보를 상기 저장부(220) 또는 상기 제어부(230)에 전송할 수 있다.
보다 구체적으로 상기 통신부(200)는 예를 들어, 외부 서버로부터 환경 인자들 중 실외 인자 등을 수신할 수 있다. 상기 외부 서버에는 기상청 또는 건물에 설치된 로컬 백엽상의 데이터 서버를 포함할 수 있다. 또한, 상기 관리자 서버로부터 상기 환경 인자들 중 공조 기기의 설정 인자 등을 수신할 수 있다. 즉 공조 기기의 제어 신호를 얻을 수 있고 설정온도 정보, 그 외 재실 스케줄, 장비 스케쥴 정보 등을 수신할 수 있다.
상기 센서부(210)는 상기 공조 기기가 본 발명의 동작을 하는데 필요한 정보를 획득할 수 있다. 상기 센서부(210)는 환경 인자들의 정보를 획득할 수 있다. 보다 구체적으로, 환경 인자들 중 실내 정보 및 환기 정보에 관련된 정보를 획득하는데 이용될 수 있다. 예를 들어, 상기 센서부(210)의 센서는 온도 감지 센서, 습도 감지 센서, 열 감지 센서 등을 포함할 수 있다.
상기 저장부(220)는 상기 공조 기기가 본 발명의 동작을 하는데 필요한 정보를 저장할 수 있다. 또한, 상기 저장부(220)는 상기 통신부(200)가 외부 서버 또는 관리자 서버로부터 수신한 정보들을 전송받아 저장할 수 있다.
상기 저장부(220)에는 상기 공조 기기가 위치한 건물에서 수집된 적어도 하나의 환경 인자들의 정보를 저장할 수 있다.
또한, 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자들의 정보는 시간에 따라 저장할 수 있다. 즉, 임의의 시간에 획득된 상기 환경 인자들의 정보를 획득한 시간 정보와 함께 저장할 수 있다. 또한 상기 환경 인자들의 정보는 상기 시간 정보와 함께 테이블 형태로 저장되어 있을 수 있다. 즉 임의의 시간에 획득된 상기 환경 인자들의 정보를 분류하여 저장할 수 있다.
상기 저장부(220)는 상기 환경 인자들의 정보를 중 일부를 상기 통신부(200)로부터 수신할 수 있다. 즉, 상기 통신부(200)가 상기 외부 서버 또는 관리자 서버로부터 수신한 정보를 상기 저장부(220)가 수신하여 저장할 수 있다. 예를 들어, 상기 환경 인자들 중 실외 인자 등을 전송하는 외부 서버에는 기상청 또는 건물에 설치된 로컬 백엽상의 데이터 서버를 포함할 수 있다. 또한, 상기 환경 인자들 중 공조 기기의 설정 인자 등은 상기 관리자 서버로부터 수신할 수 있다. 즉 공조 기기의 제어 신호를 얻을 수 있고 설정온도 정보, 그 외 재실 스케줄, 장비 스케쥴 정보 등을 수신할 수 있다.
또한, 상기 저장부(220)는 상기 환경 인자들의 정보를 상기 센서부(210)에서 수신하여 저장할 수 있다. 즉, 이미 저장되어 기록된 정보가 아닌 현재 시점에서의 환경 인자들의 정보를 상기 센서부(210)로부터 수신할 수 있다.
상기 환경 인자는, 본 발명의 목적인 사용자의 쾌적도 및 에너지 절감을 위하여 공조 기기의 기동 시간을 제어하는데 필요한 인자를 포함할 수 있으며, 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
또한, 상기 저장부(220)는 상기 공조 기기의 부분 부하율에 관련된 정보를 저장할 수 있다. 먼저 공조 기기의 기동 시에 부분 부하율의 이력 정보를 포함할 수 있다. 또한, 상기 환경 인자에 기반하여 도출한 최적 부분 부하율 정보를 포함할 수 있다. 상기 최적 부분 부하율 정보는 저장부(220)에 미리 저장된 상기 적어도 하나의 환경 인자에 대한 정보를 이용하여, 상기 공조 기기의 기동 후 목표한 시점에 실내 온도가 설정 온도에 도달하는지 여부를 고려하여 결정될 수 있다. 또한, 상기 최적 부분 부하율 정보는 상기 공조 기기의 기동 후 목표한 시점에 실내 온도가 설정 온도에 도달할 수 있는 가장 낮은 부분 부하율 정보로 결정될 수 있다.
또한 상기 저장부(220)는 상기 적어도 하나의 환경 인자에 기반하여 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 도출할 수 있는 모델링 정보를 포함할 수 있다. 상기 “실내 온도의 설정 온도 도달 시간”이라 함은, 공조 기기 기동 이후부터 실내 온도가 기동하는 설정 온도에 도달하기까지의 총 시간을 의미할 수 있다. 상기 모델링 정보는 입력 값을 상기 적어도 하나의 환경 인자의 정보로 하고, 출력 값을 실내 온도의 설정 온도 도달 시간으로 하는 함수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 모델링 정보는 상기 공조 기기의 기동을 결정하고자 하는 시점 이전의 환경 인자들의 정보를 입력 값으로 하면, 상기 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 출력 값으로 계산할 수 있는 함수일 수 있다.
또한, 상기 저장부(220)는 엔진(220)을 포함할 수 있으며, 상기 엔진은 학습 모델을 위해 사용되고 다양한 Machine Learning 및 통계 회귀 분석 모델을 포함할 수 있다.
상기 제어부(230)는 본 발명의 공조 기기가 기동을 제어할 수 있다. 상기 제어부(230는 시간에 따른 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보를 수집하고, 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보에 기반하여 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하고, 상기 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 기반하여, 상기 일정 시점에서의 기동을 제어할 수 있다. 또한, 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자는, 상기 공조 기기에 환기 기능이 있는 경우, 환기 인자를 포함할 수 있다.
상기 제어부(230)는 상기 제어부는 미리 저장된 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보를 추출하는 것을 제어할 수 있고, 상기 일정 시점을 기준으로 단위 시간 이전의 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보에 기반하여, 상기 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하는 것을 제어할 수 있다. 상기 제어부(230)는 상기 일정 시점을 기준으로 단위 시간 이전의 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보에 기반하여, 상기 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하는 것을 제어할 수 있다.
상기 제어부(230)는 시간에 따른 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보를 수집하고, 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보에 기반하여 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하고, 상기 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 기반하여, 상기 일정 시점에서의 기동을 제어하고, 상기 적어도 하나의 환경 인자의 정보에 기반하여 최적 부분 부하율을 도출하는 것을 제어할 수 있다. 또한, 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자는, 상기 공조 기기에 환기 기능이 있는 경우, 환기 인자를 포함할 수 있다.
상기 제어부(230)는 미리 저장된 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보를 추출하는 것을 제어할 수 있고, 상기 일정 시점을 기준으로 단위 시간 이전의 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보에 기반하여, 상기 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하는 것을 제어할 수 있다. 또한, 상기 제어부(230)는 상기 제어부는, 상기 예측된 도달하는 시간과 상기 일정 시점으로부터 목표 시점 간 시간의 차이 시간을 계산하고, 상기 차이 시간이 미리 설정된 시간 이하인 경우, 상기 일정 시점에서 기동하는 것을 제어할 수 있다.
상기 제어부(230)는 시간에 따른 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보를 수집하고, 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보에 기반하여 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하고, 상기 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 기반하여, 상기 일정 시점에서의 기동을 제어하고, 상기 적어도 하나의 환경 인자의 정보에 기반하여 최적 부분 부하율을 도출하는 것을 제어할 수 있다. 또한, 상기 제어부(230)는 상기 도출된 최적 부분 부하율을 더 고려하여 상기 기동을 제어할 수 있다.
상기 제어부(230)는 상기 도출된 최적 부분 부하율에 기반하여 기동을 제어하고, 상기 적어도 하나의 환경 인자의 정보의 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 대한 가중치를 도출하고, 상기 가중치에 기반하여, 최적 부분 부하율을 도출하는 것을 제어하고, 상기 가중치에 기반한 상기 적어도 하나의 환경 인자의 정보 및 부분 부하율에 따른 상기 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하고, 상기 환경 인자의 정보에 대한 상기 예측한 도달하는 시간이 미리 설정된 제한 도달 시간 이내가 되는 최저 부분 부하율을 계산하고, 상기 계산한 최저 부분 부하율을 상기 최적 부분 부하율로 도출하는 것을 제어할 수 있다.
상기 제어부(230)는 일정 구역 내에 설치된 복수의 공조 기기를 제어하는 경우, 상기 복수의 공조 기기에 연결된 실내기의 개수 및 상기 복수의 공조 기기의 최고 효율 정보에 기반하여 최적의 효율을 도출하는 각각의 공조 기기의 부분 부하율을 계산하고, 상기 계산된 각각의 공조 기기의 부분 부하율에 기반하여 공조 기기를 제어할 수 있다.
상기 제어부(230)는 일정 구역 내의 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 목표 시점을 예측하고, 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하고, 상기 예측된 목표 시점 및 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 기반하여, 상기 공조 기기의 기동을 제어할 수 있고, 상기 목표 시점을 예측하는 것은, 상기 일정 구역 내의 복수의 사용자의 진입 시점을 예측한 것에 기반할 수 있다.
상기 제어부(230)는 일정 구역의 복수의 사용자의 진입 시간에 대한 분포 정보에 기반하여 상기 진입 시점을 예측하는 것을 제어할 수 있고, 상기 분포 정보가 일정 값을 초과한 경우, 일정 시점 이전의 진입 시점에 대응하는 사용자가 미리 결정된 인원 이상 존재하는지 결정하고, 일정 시점 이전의 진입 시점에 대응하는 사용자가 미리 결정된 인원 이상 존재하는 경우, 진입 시점을 예측하는데 이용되는 대상자를 추출하고, 상기 대상자에 대한 진입 시점 예측 모델링을 생성하여 상기 진입 시점을 예측하는 것을 제어할 수 있다.
상기 제어부(230)는 상기 분포 정보가 일정 값 이하인 경우, 미리 결정된 인원 이상의 분포가 있는 밀집 시점이 존재하는지 결정하고, 상기 밀집 시점을 고려하여 상기 진입 시점을 예측하는 것을 제어할 수 있다. 상기 제어부(230)는 일정 시점 이전의 진입 시점에 대응하는 사용자의 진입 시점이 고정되어 있는 경우, 상기 일정 시점 이전의 고정된 진입 시점에 대응하는 사용자는 상기 진입 시점을 예측하는데 이용되는 대상자에서 제외하는 것을 제어할 수 있다. 상기 제어부(230)는 일정 시점 이전의 진입 시점에 대응하는 사용자의 진입 시점이 고정되어 있지 않은 경우, 상기 일정 시점 이전의 고정된 진입 시점에 대응하는 사용자는 상기 진입 시점을 예측하는데 이용되는 대상자로 추출하는 것을 제어하는 것을 특징으로 하는 공조 기기의 기동을 제어할 수 있다.
상기 제어부(230) 내의 시스템 에어컨 제어부(232), 환기 장치 제어부(234), 및 설정 온도 도달 시간 예측부(236)는 상기 제어부(230)의 동작 중 일부를 수행할 수 있다.
또한, 상기 공조 기기 내의 통신부(200), 저장부(220), 및 제어부(230)가 수행하는 동작은 상기 공조 기기뿐만 아니라 동일한 기능을 수행할 수 있는 다른 장치도 수행이 가능하다. 예를 들어, 상기 공조 기기에 연결된 공조 기기 관리 서버는 상기 공조 기기를 제어하는데 필요한 정보를 수신하고, 상기 정보를 저장하며, 상기 공조 기기를 제어할 수 있다.
도 3는 본 발명의 실시예에 따른 공조 기기의 기동 시간을 제어하는 방법을 설명하는 도면이다.
보다 구체적으로, 기존에는 목표한 시간에 실내 온도를 설정 온도로 도달 시키기 위하여 보수적으로 공조 기기를 먼저 기동시킨다. 즉, 환경 인자들을 고려하지 않고, 목표한 시간보다 이전의 임의의 시점에서 공조 기기를 기동한다. 기존 제어 시의 시간에 따른 실내 온도의 변화 그래프(300)를 살펴보면 실내 온도의 설정 온도 도달 목표 시간 이전(t1)에 설정 온도에 도달하게 되었다가, 공조 기기가 계속 기동되어 실내 온도가 설정 온도보다 더 낮아지는 구간도 있음을 알 수 있다. 따라서, 기존 제어 시(300)처럼 목표한 시간에 미리 설정한 온도로 실내 온도를 도달 시키기 위하여 보수적으로 공조 기기를 먼저 기동시키는 경우에는 불필요한 에너지 낭비를 초래할 수 있다.
그러나, 상기 공조 기기 기동 시간을 조절하여 제어할 때의 시간에 따른 실내온도의 변화 그래프(310)를 살펴보면, 설정 온도로 실내 온도를 도달시키는데 걸리는 시간을 예측하여, 상기 설정 온도 도달 시간보다 예측한 시간만큼만 앞서 공조 기기를 기동시킨다. 이 경우, 상기 기존 제어 시(300)보다 공조 기기의 기동 시간을 뒤로 미루지만, 동일하게 목표한 시간에 설정 온도에 도달하게 될 수 있어 재실자의 쾌적도를 확보할 수 있다. 더불어, 기존 제어 시(300)의 기동 시간과 공조 기기 기동 시간을 조절한 경우(310)의 기동 시간 간에 공조 기기가 기동된 만큼의 에너지를 절감하여 불필요한 에너지 낭비를 막을 수 있다.
본 발명에서는 상기 공조 기기의 기동 시간을 조절하여 상기 재실자의 쾌적도 뿐만 아니라 에너지 절감을 도모할 수 있는 방법에 대하여 설명한다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 공조 기기의 기동 시간을 제어하는 방법을 설명하는 순서도이다.
상기 공조 기기는 S400에서 환기 기능이 있는 기기인지 여부를 판단할 수 있다. 앞서 설명한 대로, 본 발명의 공조 기기는 여러 유형의 공조 기기를 포함할 수 있다. 먼저, HVAC과 같이 난방, 환기, 공조를 수행할 수 있는 설비뿐만 아니라, 시스템 에어컨 및 환기 장치를 구비하고 있는 설비를 포함할 수 있다. 따라서, 상기 공조 기기는 상기 환기 기능이 있는지 여부를 판단함에 있어서, 상기 공조 기기의 기기 유형을 판단하는 과정을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 공조 기기가 중앙 공조 기기인지, 환기 장치와 시스템 에어컨을 함께 구비하고 있는 개별 공조 기기인지, 시스템 에어컨만을 구비하고 있는 설비인지 판단할 수 있다. 상기 공조 기기가 중앙 공조 기기인 경우 또는 환기 장치를 구비한 개별 공조 기기인 경우, 환기 기능이 있는 기기라고 판단할 수 있으며, 상기 공조 기기가 환기 장치가 없는 시스템 에어컨만을 구비하고 있는 경우, 환기 기능이 없는 기기라고 판단할 수 있다.
상기 공조 기기에 환기 기능이 없는 경우, 상기 공조 기기는 S410단계에서 환기 인자를 제외한 시간에 따른 환경 인자들의 정보를 수집할 수 있다. 즉, 공조 기기에 환기 기능이 없는 경우라면 환기 인자에 따른 환경 상태를 고려할 필요가 없는 바, 상기 환기 인자를 제외한 환경 인자들의 정보를 수집할 수 있다. 상기 공조 기기에 환기 장치가 설치된 경우, 상기 공조 기기는 S415단계에서 환기 정보를 포함한 시간에 따른 환경 인자들의 정보를 수집할 수 있다.
상기 공조 기기가 환경 인자들의 정보를 수집하는 것은, 상기 공조 기기의 저장부에 미리 저장된 환경 인자들의 정보를 추출하는 것을 포함할 수 있다. 또한, 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자들의 정보는 시간정보와 함께 저장되어 있으며, 상기 시간 정보와 함께 상기 환경 인자들의 정보를 추출할 수 있다.
또한, 상기 공조 기기는 상기 공조 기기의 저장부에 미리 저장된 환경 인자들의 정보에 더하여 추가적인 환경 인자들의 정보가 필요하다고 판단되는 경우, 환경 인자들을 공조 기기의 통신부 및 센서부를 이용하여 추가적으로 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 공조 기기는 상기 환경 인자들의 정보를 이용하여 실내 온도의 도달 시간을 예측하는 모델링을 도출하는 것에 있어서, 일정 개수 이상의 표본을 확보하기 위하여, 상기 환경 인자들의 정보를 추가적으로 획득할 수 있다.
즉, 상기 공조 기기는 상기 외부 서버 또는 관리자 서버에게 환경 인자들의 정보를 추가적으로 제공할 것을 요청할 수 있다. 이 경우, 상기 공조 기기의 통신부는 시간에 따른 상기 환경 이자들의 정보를 상기 외부 서버 또는 관리자 서버로부터 수신할 수 있다. 또한, 상기 공조 기기는 센서부를 이용하여 상기 환경 인자들의 정보 중 실내 정보 등을 추가적으로 획득할 수 있다.
아래에서 상기 공조 기기가 환기 기능이 있더라도, 환기가 가능하지 않은 환경 상태를 가정하여 설명한다. 이 경우, 일단 환기 기능이 있기 때문에 S415단계에서 환기 정보를 포함한 시간에 따른 환경 인자들의 정보를 수집하게 되지만, 상기 공조 기기가 환기 기능을 사용할 수 없게 되기 때문에 환기 정보의 수치는 기본 값 또는 0이 될 수 있다. 상기 환기 여부는 실내의 공기 질(예를 들어, 이산화 탄소(C02)량), 외기의 공기 질(예를 들어, 미세 먼지의 농도), 외기 온도와 실내 온도의 대소 관계 등을 포함할 수 있다. 또 다른 실시예로, 상기 공조 기기는 상기 S415 단계에서 추가적으로 환기 정보를 수집할 것인지 여부를 판단할 수 있다. 즉, 상기 환기가 가능한 환경 인지를 고려하여, 환기가 불가능한 환경이라면, 환기 정보를 수집하기에 앞서, 환기 정보 수치를 기본 값 또는 0 값으로 할당할 수 있다.
또한, 상기 공조 기기는 S420단계에서 상기 수집된 환경 인자들의 정보에 기반하여 기동 시간 이후 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측하는 모델링을 도출할 수 있다. 상기 모델링이라 함은 입력 값을 상기 적어도 하나의 환경 인자의 정보로 하고, 출력 값을 실내 온도의 설정 온도 도달 시간으로 하는 함수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 모델링 정보는 상기 공조 기기의 기동을 결정하고자 하는 시점 이전의 환경 인자들의 정보를 입력 값으로 하면, 상기 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 출력 값으로 획득할 수 있는 함수일 수 있다. 상기 함수 식은 환경 인자들이 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측하는 것에 영향을 미치는 가중치를 고려하여 결정할 수 있다.
상기 공조 기기는 상기 모델링을 도출하기 위하여, 상기 공조 기기의 기동을 결정하고자 하는 시점보다 단위 시간 이전의 환경 인자들의 정보를 이용할 수 있다. 즉, 상기 공조 기기의 기동을 결정하고자 하는 시점보다 이후의 정보에 기반한 경우, 공조 기기에서 이용하고자 하는 정보의 양이 방대해 지는 바, 알고리즘의 수행 과정에서 과도한 부하가 걸리는 문제점이 있을 수 있다. 이 경우, 공조 기기의 기동을 결정하고자 하는 시점보다 이후의 정보에 기반한 것이 아니라, 미리 저장된 정보 또는 기존에 설치된 센서를 기준으로 수집 가능한 실시간 정보를 활용할 수 있는 이점이 있다.
또한, 상기 모델링을 도출하기 위해 정보를 추출하는 과정에서 기존 기동 시간 패턴을 벗어나는 학습 정보를 요구하지 않을 수 있다. 즉, 상기와 같이 공조 기기의 기동을 결정하고자 하는 시점을 기본 시간(예를 들어, baseline과 같이 6시로 설정)으로 설정하고, 이 기본 시간에서의 환경 인자들의 정보를 활용하여 모델링에 사용할 수 있다. 또한, 상기 공조 기기는 이렇게 수집된 환경 인자들의 정보를 이용하여 도출한 모델링의 정확도를 높이기 위하여, 상기 수집된 환경 인자들을 활용하여 다양한 파라미터를 생성하여 이용할 수 있다. 예를 들어, 상기 환경 인자에 포함 실외 온습도, 실내 온습도 정보뿐만 아니라, 상기 정보를 조합하여 열전달 이론에 기반한 복사, 대류, 전도를 모사하여 이용할 수 있다. 상기 공조 기기는 모델링 방법으로 다양한 Machine Learning방법 혹은 통계 회귀모델 방법을 활용 할 수 있다. 예를 들어, 상기 공조 기기는 상기 수집한 환경 인자들의 정보를 이용하여 모델링할 때에, 수집한 환경 인자들의 정보의 60%는 트레이닝 세트(traning set)로 사용할 수 있고, 40%를 테스트 세트(test set)로 사용할 수 있다. 즉, 수집한 환경 인자들의 정보의 60%는 입력 값인 환경 인자들의 정보와 출력 값인 설정 온도 도달 시간의 정보를 이용할 수 있고, 40%는 입력 값인 환경 인자들의 정보 만을 이용하여 상기 모델링을 도출할 수 있다. 이로 인하여 상기 공조 기기는 모델링하는 정확도를 향상시키는 것을 도모할 수 있다.
상기 환경 인자들의 정보를 수집하여 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측하는 모델링을 도출하는 것은 일 실시예에 해당한다. 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술 분야에 속하는 통상의 기술자가 다른 실시예에 적용할 수 있도록 변형할 수 있다.
또한, 상기 공조 기기는 S430단계에서 상기 도출된 모델링으로 예측한 실내 온도의 설정 온도 도달 시간의 오차가 미리 설정된 값 이하인지 판단할 수 있다. 상기 공조 기기는 상기 도출한 모델링을 평가할 수 있다. 상기 모델링을 평가할 때는 상기 테스트 셋을 사용할 수 있다. 보다 구체적으로, 먼저, 상기 공조 기기는 상기 도출된 모델링에 공조 기기를 기동할 것을 결정하는 시점에서의 환경 인자들의 정보를 입력 값으로 하여, 예측한 설정 온도 도달 시간을 계산할 수 있다. 이후 상기 예측한 설정 온도 도달 시간과 실제로 실내 온도가 설정 온도에 도달한 시간을 비교하여 상기 오차를 계산할 수 있다. 상기 공조 기기는 상기 계산된 오차가 미리 설정된 값 이하인지 판단할 때, MBE(Mean Bias Error), MPE(Mean Percentage Error), MAPE(Mean Absolute Percentage Error, RMSE(Root Mean Square Error), MAD(Mean Absolute Deviation) 등을 이용할 수 있다.
상기 모델링으로 예측한 실내 온도의 설정 온도 도달 시간의 오차가 미리 설정된 값을 초과인 경우, 상기 공조 기기는 S420단계로 돌아가 다시 상기 수집된 환경 인자들의 정보에 기반하여 기동 시간 이후 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측하는 모델링을 도출할 수 있다. 이 경우, 상기 공조 기기는 더 많은 개수의 표본을 이용하거나, 더 많은 개수의 환경 인자를 이용하여 상기 모델링을 도출할 수 있다. 이와 같이 상기 공조 기기는 더 많은 표본을 수집하는 경우, 상기 오차를 줄이고, 도달 시간을 예측하는데 정확도를 높이는 모델링을 도출할 수 있다.
상기 모델링으로 예측한 실내 온도의 설정 온도 도달 시간의 오차가 미리 설정된 값 이하인 경우, 상기 공조 기기는 S440단계에서 상기 도출한 모델링을 적용하여, 최소 시간 단위로 시간을 증가시켜가며 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측할 수 있다. 즉, 상기 공조 기기는 기준 시점(예를 들어, 06시)을 기점으로 최소 시간 단위인 센서 값 수집 주기(sensing time step)(예를 들어, 1 분 간격)을 주기로 공조 기기의 기동 여부를 결정할 수 있다. 또한, 상기 공조 기기는 이에 더하여, 상기 센서 값 수집 주기 이상 (예를 들어, 5분 또는 10분 간격 등)으로 반복 계산하면서 상기 공조 기기의 기동 여부를 결정할 수 있다. 상기 공조 기기는 상기 공조 기기의 기동 여부를 결정하는 시점에서 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측할 수 있다. 상기 기준 시점을 기점으로 최소 시간 단위를 주기로 공조 기기의 기동 여부를 결정할 때, 상기 기준 시점을 제1 시점 이라고 할 수 있으며, 그 다음 주기의 시점을 제2 시점이라고 칭할 수 있다. 상기 공조 기기는, 앞서 말한 바와 같이, 공조 기기를 기동하는 것을 결정하는 시점 이전의 환경 인자들의 정보를 입력 값으로 하여, 상기 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 계산할 수 있다.
그 후, 상기 공조 기기는 S450 단계에서 실내 온도가 설정 온도에 도달하는 데까지. 목표한 시점과 상기 공조 기기를 기동할 것인지 결정하는 시점에 상기 예측된 설정 온도 도달 시간을 더한 시점 사이의 시간, 즉, 목표한 시점과 예측된 도달 시점의 차이 시간이 미리 설정된 시간 미만인지 판단할 수 있다. 상기 공조 기기는 상기 기준 시점(즉, 제1 시점)에서 예측한 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 이용하여, 목표한 시점과 예측된 도달 시점의 차이 시간이 미리 설정된 시간 미만인지 판단할 수 있다. 예를 들어, 상기 기준 시점이 6시이고, 상기 목표한 시점을 8시, 상기 기준 시점에서 예측한 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 1시간 30분으로 가정한 경우, 상기 목표한 시점인 8시와 상기 예측된 도달 시점인 7시 30분과의 차이 시간인 30분이 미리 설정된 시간 미만인지 판단할 수 있다. 상기 미리 설정된 시간은 상기 공조 기기의 제조사가 미리 결정하여 상기 공조 기기의 저장부에 입력해놓을 수 있으며, 관리자 또는 사용자가 결정할 수 있다.
상기 차이 시간이 미리 설정된 시간 이상인 경우, 상기 공조 기기는 다시 S440단계로 돌아가, 다음주기의 시점에서 상기 예측된 모델링을 적용하여, 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측할 수 있다. 이후 상기 공조 기기는 S450단계의 동작을 따른다. 상기 S440단계와 S450단계를 반복하면서, 상기 공조 기기는 사용자 또는 관리자가 목표한 시점에 실내 온도가 설정 온도에 도달할 수 있게 하는 공조 기기의 기동 시간을 예측하는 정확도를 높일 수 있다.
상기 공조 기기는 상기 차이 시간이 미리 설정된 시간 미만인 경우, S460단계에서 기동하도록 제어할 수 있다. 본 발명에서 공조 기기는 여러 유형의 공조 기기를 포함하는 바, 상기 공조 기기를 기동하도록 제어하는 것에는 예를 들어, 중앙 공조 기기인 경우 공조 기기를 기동시키거나, 개별 공조 기기에 포함된 시스템 에어컨을 기동 시키거나, 개별 공조 기기에 포함된 시스템 에어컨과 환기 장치를 동시에 기동시키는 것을 모두 포함할 수 있다.
본 발명에서 공조 기기는 공조 기기가 환기 기능이 있는 경우에, 환기 인자를 고려하여 상기 공조 기기의 기동 시간을 결정하여 제어할 수 있다. 즉, 본 발명에서 상기 공조 기기는 환기 인자로 인한 환경 변화를 고려하여, 불필요하게 이른 시간에 공조 기기를 기동시켜 공조 기기의 에너지 소비를 낭비하는 문제점을 해소할 수 있다. 또한, 상기 시스템 에어컨과 환기 장치를 분리하여 포함하고 있는 공조 기기의 경우에, 시작한 동작 이후에도, 상기 공조 기기는 환경 인자를 고려하여, 환기 장치를 기동시킬 수 있다.
즉, 환기 연동 모델링 동작을 위해서 환기 관련 인자(외기 도입 비율, on/off, Mixed Air 총량, 환기 전과 현재 실내온도 차 등)를 활용할 때에 상기 환기 인자를 고려하지 않은 공조 기기에서 변형이 있게 된다. 환기에 따른 설정온도 도달 시간이 변경되기 때문에 적어도 하나 이상의 환기 관련 추가 인자를 활용하여 모델링하게 됨으로써 정확도를 향상시킬 수 있다.
또한, 상기 도 4는 상기 공조 기기가 환경 인자에 환기 인자를 고려하여 공조기의 기동을 제어하기 위한 동작의 일 실시예를 나타낸 것이다. 상기 도 4에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 상기 다른 변형 예에는 상기 도면의 순서를 변형시키는 것을 포함할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 동일 기후 기반의 공간별 열 효율 차이를 설명하는 도면이다.
보다 구체적으로, 도 5 는 동일한 기후 상황에서 공간별로 공조 기기를 기동할 때 여러 가지 환경 요인에 의하여 공간별로 열 효율의 차이를 설명하는 도면이다. 즉, 설정 온도를 23.9도로 가정하는 경우, 목표한 시간에 미리 설정한 온도에 도달하도록 하기 위하여 공조 기기를 기동한다. 결국 목표한 시간에 실내 온도는 23.9도에 도달하지만, 시간에 따라 실내 온도의 변화 양상이 모두 상이함을 알 수 있다.
이와 같은 공간별 열 효율 차이를 나타내는 결과를 고려해 보았을 때, 상기 공조 기기의 기동 시간을 예측하는데 사용되는 환경 인자들에 상기 공간에 대한 인자를 포함할 수 있다. 상기 공간에 대한 인자는, 예를 들어, 인접한 공간의 온도 차이를 포함할 수 있다. 즉, 다른 환경 인자들은 동일하고, 설정 온도도 동일하다고 할 지라도 인접한 공간의 열 부하에 따른 영향을 반영할 수 있는 환경 인자를 추가적으로 고려할 수 있다.
도 6a 및 6b는 본 발명의 실시예에 따른 공조 기기의 설정 온도 도달 목표 시간을 예측하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 6a 및 6b 내지 도 9a 및 9b에서는 상기 도 6a에 도시된 설정 온도 도달 목표 시간(600)을 예측하는 방법에 대하여 설명한다. 보다 구체적으로, 공조 기기를 이용하는 복수 사용자의 공조 기기의 기동 또는 정지 필요 시점을 예측하여 상기 목표 시점을 도출하는 방법을 제공한다. 상기 공조 기기의 기동 또는 정지 필요 시점은 복수의 사용자가 공조 기기가 설치된 일정 공간에 진입 또는 상기 일정 공간으로부터 이탈하는 시점으로 추정할 수 있다. 예를 들어, 댁 내에 설치된 공조 기기를 제어하는 경우, 복수의 구성원의 댁내 진입 또는 이탈 시점을 고려할 수 있으며, 사업장에 설치된 공조 기기를 제어하는 경우, 복수의 근무자의 사업장 진입 또는 이탈 시점, 즉 출퇴근 시점을 고려할 수 있다. 본 발명에서는 설명의 편의를 위하여 사업장에 설치된 공조 기기를 예로 들며, 상기 복수의 근무자의 출퇴근 시점을 예측하여 상기 목표 시점을 도출하는 과정을 설명하되 그 밖의 장소에 설치된 공조 기기에도 아래와 같이 설명한 방법을 변형하여 적용하는 것은 통상의 기술자에게 자명한 것이다.
도 6b에서는 상기 목표 시점을 도출하는 구체적인 방법에 대하여 설명한다. 상기 공조 기기는 외부 서버에 저장된 일정 기간의 데이터를 수집하여 확률 분포에 기반한 출퇴근 패턴을 획득할 수 있다(S610). 상기 외부 서버라 함은 상기 사업장 내에 설치된 근무자 관리 서버를 포함할 수 있다. 상기 일정 기간이라 함은 예를 들어, 1개월 동안의 기간을 포함할 수 있다. 이후 상기 공조 기기는 상기 패턴이 시기별 패턴으로 획득되어 존재하는지 판단할 수 있다(S620), 즉, 상기 공조 기기는 상기 패턴의 시기 정보가 함께 획득되어 있는지 판단할 수 있다. 예를 들어, 패턴에 대하여 주중, 주말, 또는 요일 별로 획득된 시기 정보가 포함되어 있는지 판단할 수 있다. 상기 공조 기기는 획득한 패턴에 상기 시기 정보가 포함되어 획득 시기별로 구별할 수 있는 경우, 출퇴근 시점을 예측할 때에 상기 시기별 패턴들을 구별하여 적용할 수 있다(S625). 상기 공조 기기는 획득한 패턴에 상기 시기 정보가 포함되지 않아 패턴의 획득 시기별로 구별이 되지 않는 경우, 적응형 확률 모델을 활용한 예측을 수행할 수 있다(S630). 상기 적응형 확률 모델이라 함은 시간의 흐름에 따라 변형된 확률 모델의 적용으로 최근 패턴을 반영할 수 있는 모델을 지칭한다. 이는 상기 획득한 패턴의 확률 분포에 기반하여 출퇴근 시점을 예측하는 방법을 포함하며 보다 구체적인 사항은 이후 도 7a 및 도 7b에서 설명한다.
이후, 상기 공조 기기는 상기 출퇴근 시점을 예측한 것에 추가적으로 최적화할 수 있는 가능성이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다(S630). 상기 추가적으로 최적화할 수 있는 가능성이 존재하는지 여부는 상기 획득한 패턴의 확률 분포의 σ 값과 미리 결정한 임계값을 비교하여 도출할 수 있다. 상기 σ값이라 함은 확률 분포의 평균 값을 기준으로 한 분포도를 지칭하며, 예를 들어, 표준 편차를 포함할 수 있다. 상기 σ값이 미리 결정된 값(x)을 초과하는 경우, 평균값에서 비교적 멀리 떨어진 인원이 일정 수 이상 존재한다는 것이므로, 이를 고려하여 출퇴근 시점을 예측하는데 대한 추가적인 최적화가 가능함을 의미할 수 있다. 상기 공조 기기는 상기 S640단계에서 추가적으로 최적화할 가능성이 없는 것으로 결정한 경우, 상기 S630단계에서 예측한 출퇴근 시점을 상기 목표 시점으로 도출하며 방법을 종료할 수 있다.
그러나 상기 공조 기기는 추가적으로 최적화할 가능성이 존재한다고 판단한 경우, 조기 출근자의 유사성이 존재하는지 추가적으로 판단할 수 있다(S645). 상기 조기 출근자의 유사성이 존재하는 것이라 함은 조기 출근자로 판단된 인원이 전체의 일정 비율에 근접한 경우를 지칭한다. 즉, 상기 공조 기기의 기동 필요 시간을 추정할 때 영향을 미치는 인원이 충분한 경우, 이를 고려하기 위함이다. 보다 구체적인 설명은 도 8에서 설명한다.
이후, 상기 공조 기기는 조기 출근자의 유사성이 존재하는 것을 기준으로 이후 예측 모델링 인자에 기반하여 일별 출퇴근 시점을 예측하는 대상을 상이하게 결정할 수 있다. 즉, 조기 출근자의 유사성이 존재하지 않은 경우, 건물/층별/zone별 전체 인원을 대상(S650)으로 하여 예측 모델링 인자 기반 일별 출퇴근 시점을 예측할 수 있다(S670). 이후, 조기 출근자의 유사성이 존재하는 경우, 상기 공조 기기는 조기 출근자의 출근 시점이 고정되어 있는지 추가적으로 판단할 수 있다(S660). 출근 시점의 고정 여부 판단은 최근 한 달 간 조기 출근자들의 일별 평균치의 한달 간 평균을 계산하였을 때, 표준편차가 특정 시간(x 분) 이내 면 고정된 것으로 판단한다. 상기 공조 기기는 조기 출근자의 출근 시점이 고정되어 있는 경우, 건물/층별/zone별로 상기 출근 시점이 고정되어 있는 조기 출근자를 제외한 근무자를 대상으로 예측 모델링 인자에 기반한 일별 출퇴근 시점을 예측할 수 있다(S663). 상기 출근 시점이 고정되어 있는 조기 출근자들에 대해서는 별도로 공조를 제어하는 등의 동작을 추가할 수 있다. 또한, 상기 공조 기기는 조기 출근자의 출근 시점이 고정되어 있지 않은 경우, 건물/층별/zone 별 조기 출근자만을 대상으로 하여 예측 모델링 인자에 기반한 일별 출퇴근 시점을 예측할 수 있다(S665). 상기 예측 모델링 인자에 기반하여 일별 출퇴근 시점을 예측하는 하는 동작(S670)은 도 9a 및 9b에서 구체적으로 설명한다.
도 7a 및 7b는 본 발명의 실시예에 따른 적응형 확률 모델을 활용한 설정 온도 도달 목표 시간을 도출하는 방법을 설명하는 도면이다.
보다 구체적으로, 도 7a는 상기 도 6a의 S630단계를 구체화한 도면이다. 공조 기기는 일정 주기로 출퇴근 시점에 대한 근무자의 확률 분포 패턴을 획득할 수 있다. 상기 일정 주기라 함은 매일, 매주, 또는 매달을 포함할 수 있다. 상기 획득한 확률 분포 패턴은 예를 들면 도 7b에 도시한 바와 같다. 이 경우, 상기 공조 기기는 상기 확률 분포 패턴에서 밀집 구간(cluster)이 존재하는지 판단할 수 있다(S710). 상기 공조 기기가 밀집 구간이 존재하는 것은, 임의의 시점에서 미리 결정된 인원 이상의 인원이 분포한 경우를 포함할 수 있다. 예를 들어 전체 인원의 5%가 임의의 시점에 집중하여 분포된 경우, 이를 상기 임의의 시점을 밀집 구간으로 지칭할 수 있다. 예를 들어, 사업장에 출근 버스가 도착하는 시점 또는 퇴근 버스가 출발하는 시점에 상기 밀집 구간이 발생할 수 있다.
상기 밀집 구간이 존재한다고 판단하지 않은 경우, 일정 인원에 대한 일정 시기의 출퇴근 시점을 기록할 수 있다(S715). 상기 일정 구간이 예를 들어 1개월인 경우, 상기 기록하는 시점으로부터 1개월 이전 구간의 출퇴근 시점을 모두 기록하는 것을 의미한다. 이로써, 시간의 흐름에 따라 변형된 확률 모델의 적용으로 최근 패턴을 반영할 수 있다. 상기 일정 인원에 대한 출퇴근 시점을 기록하는 것은, 획득된 확률 분포 패턴 가운데 최초 출근 및 최후 퇴근 자의 출퇴근 시점을 기록하는 것을 포함할 수 있다. 또는 상기 일정 인원에 대한 출퇴근 시점을 기록하는 것은, 총 인원 가운데 k%의 인원이 출근한 시점 및 (100-k)%의 인원이 퇴근한 시점을 기록하는 것을 포함할 수 있다. 상기 공조 기기는 상기 두 가지 방법 중 어느 하나를 선택하여 밀집 구간이 존재하지 않은 경우의 출퇴근 시점을 기록할 수 있다.
상기 공조 기기는 밀집 구간이 존재한다고 판단한 경우, 상기 밀집 구간을 고려한 출퇴근 시점을 기록할 수 있다(S720). 이는 도 7b에 도시하였다. 이 경우, 상기 공조 기기는 총 인원 가운데 K%인원이 출근한 시점을 기록하고, 또한 상기 k%인원이 출근한 시점으로 그 안에 상기 밀집 구간에 포함된 인원(740)의 출퇴근 시점을 기록할 수 있다. 이때, 상기 밀집 구간이 K% 인원이 출근한 시점의 경계선에 있는 경우(750), k% 인원이 출근한 시점에 이전에 출근한 밀집 구간 내의 인원들의 출퇴근 시점을 모두 기록하는 방법을 이용할 수 있다.
이후, 상기 공조 기기는 상기 기록한 출퇴근 시점의 기록이 일정 기간 이상의 것인지 판단할 수 있다(S725). 미리 결정된 일정 기간 이상의 기록이 없는 경우, 다시 S700단계로 회귀하여 지속적으로 출퇴근 시점에 대하여 기록할 수 있다.
또한, 상기 공조 기기는 일정 기간의 데이터를 수집했다고 판단한 경우, 앞서 기록한 출퇴근 시점들의 평균 시점에 기반하여 출퇴근 시점을 예측할 수 있다. 상기 공조 기기는 상기 예측된 출퇴근 시점을 설정 온도 도달 목표 시간으로 도출할 수 있다.
도 8는 본 발명의 실시예에 따른 조기 출근자의 유사성이 존재하는지 판단하는 방법을 설명하는 도면이다.
보다 구체적으로, 도 8은 사용자의 출근 시간에 일관성이 존재하는지 여부를 결정하는 방법을 설명하는 도면이다.
먼저, 가로축은 근무자(800)를 나타내고, 세로축은 날짜(day)(i)(810)를 나타내며 아래 데이터는 상기 근무자 별 출근 시간을 기준으로 부여한 데이터를 의미한다. 상기 부여된 데이터는 총 인원에 대하여 k% 단위로 부여된 숫자를 지칭할 수 있다. 예를 들어, k가 16인 경우, 최초 출근한 사람부터 16%의 인원의 순위로 출근한 사람까지는 1이라는 숫자를 부여하고, 이후 34%의 인원의 순위로 출근한 사람까지는 2라는 숫자를 부여할 수 있다. 조기 출근자의 유사성이 존재하는지 여부는 아래와 같은 수학식으로 결정될 수 있다.
[수학식 1]
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즉, 한 근무자를 기준으로 일정 기간을 기준으로 부여받은 상기 데이터의 점수 제곱의 합이 특정 임계값(Threshold 1) 이하인 경우, 조기 출근자라고 판단할 수 있다. 상기와 같은 수학식을 이용하여 판단된 조기 출근자의 수가 전체 인원의 s%에 근접한 경우, 조기 출근자의 유사성이 존재한다고 판단할 수 있다. 상기 s%에 근접한 경우라 함은 오차율 2% 이내의 범위를 포함할 수 있다.
도 9a 및 도 9b는 본 발명의 실시예에 따른 예측 모델을 생성하고, 상기 예측 모델에 기반하여 상기 설정 온도 도달 목표 시간을 예측하는 방법을 설명하는 도면이다.
보다 구체적으로, 상기 도 9a 및 9b는 도 6b의 S670단계를 구체화한 도면이다.
상기 공조 기기는 모델링을 시작 또는 기 생성한 모델링을 업데이트하는 경우, 건물/층별/zone 별 대상자를 선별할 수 있다(S900). 이는 앞서 도 6b의 S650, S663, S665단계에서 선택한 것에 기반하여 대상자를 선별하는 것을 의미한다. 이후, 상기 공조 기기는 출퇴근 시점에 영향을 미치는 주요 예측 변수의 데이터를 수집할 수 있다. 상기 변수는 예를 들어, 날씨, 교통량 위치, 또는 시간 관련 변수 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 보다 구체적으로, 날씨 관련 변수에는 구름양, 일출시간, 일몰시각, 바람 세기, 외기 온/습도가 포함될 수 있으며, 기상청 서버에서 수신한 예보 정보, 또는 상기 공조 기기가 설치된 곳에서 측정된 날씨 정보를 활용할 수 있다. 또한, 교통량 관련 변수에는 해당 건물 주변, 주요 고속도로, 주요 출근 도로에서의 교통량 정보가 포함될 수 있으며, 외부 서버에서 교통량 수집정보나 실시간 이동 소요시간 예측 정보 수신하여 활용할 수 있다.
또한, 상기 위치 관련 변수에는 근무자의 자택 위치, 현재 위치, 집과 근무지의 거리, 자차/셔틀이용 유무 등이 포함될 수 있으며, 근무자의 단말 또는 웨어러블 기기를 이용하여 수집된 실시간 이동 소요시간 정보 또는 위치 정보를 이용한 잔여 예측 시간 정보 등을 활용할 수 있다. 또한, 상기 시간 관련 변수에는 근무자의 기상 시간, 전날 퇴근 시간, 고정근무시간, 자율출퇴근 가능 여부 등이 포함될 수 있으며, 근무자의 단말 또는 웨어러블 기기를 통하여 근무자의 동작 여부, 알람 시간, 움직임 감지, 화장실 이용 시간 정보 등을 수집할 수 있으며, 사업장의 관리 시스템을 활용할 수 있다. 또한, 상기 근무자의 예약 스케줄 관련 변수에는 회의, 세미나 일정 또는 요일, 주중, 주말 일정에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 이는 사업자의 관리 시스템 또는 근무자의 단말 또는 웨어러블 기기로부터 수집할 수 있다.
이후, 상기 공조 기기는 건물/층별/zone 별 주요 예측 변수의 파라미터를 최적화 할 수 있다(S920). 상기 예측 변수의 파라미터 최적화 과정은 on-line optimization 기법 혹은 batch 방식의 operation 기법을 통해 최적의 값을 도출하며, 주요 예측 변수 간의 벡터 또는 행렬 곱의 형태로 결합하여 활용될 수 있다.
또한, 상기 공조 기기는 앞서 수집한 예측 변수에 기반하여 근무자 별 출퇴근 시점에 대한 예측 모델링을 완성할 수 있다. 상기 모델링은 상기 예측 변수가 상기 근무자 별 출퇴근 시점에 영향을 미치는 가중치 등을 종합적으로 고려하여 도출해 낸 수식을 포함할 수 있다. 상기 공조 기기는 상기 모델링을 이용하여 예측 시점에서의 변수를 입력한 것에 대하여 예측된 출퇴근 시점을 출력할 수 있다. 상기 출퇴근 시점을 출력하는 것은 이하 9b에서 구체화하여 설명한다.
도 9b는 상기 9a에서 생성한 모델링을 이용하여 출퇴근 시점을 예측하는 방법에 대하여 설명한다.
상기 공조 기기는 상기 공조 기기는 건물/층별/zone 별 대상자를 추출할 수 있다(S940). 이는 앞서 도 6b의 S650, S663, S665단계에서 선택한 것에 기반하여 대상자를 추출하는 것을 의미한다. 이후, 상기 9a에서 생성한 모델링에 입력할 예측 변수 값을 수집할 수 있다(S945). 이후 상기 공조 기기는 최근 업데이트된 모델링을 추출할 수 있다(S950). 상기 최근 업데이트 된 것에는, 예를 들어, 하루 전에 업데이트 된 것을 포함할 수 있으며, 현재 시점에서의 정확한 출퇴근 시점을 예측하기 위한 최근의 모델링을 추출하는 것을 포함할 수 있다. 상기 추출된 모델링에 상기 수집된 예측 변수 값을 입력하여, 상기 추출된 대상자 별 출퇴근 시점을 예측할 수 있다(S955). 이후, 상기 예측한 출퇴근 시점에 기반하여 대상자를 정렬한 후, 전체 인원 중 k%가 출근한 시점 및 (100-k)%가 퇴근한 시점을 도출할 수 있다(S960). 상기 공조 기기는 상기 도출한 출퇴근 시점을 설정 온도 도달 목표 시간으로 활용할 수 있다.
도 10a 및 10b는 본 발명의 실시예에 따른 공조 기기의 부분 부하율을 고려한 기동 시간을 제어하는 방법을 설명하는 도면이다.
공조 기기는 공조 기기의 유형에 따라 부분 부하율에 따른 효율이 상이할 수 있다. 이를 이용하여 추가 에너지 절감 효과를 누릴 수 있다.
상기 공조 기기는 S1000 단계에서 공조 기기의 최적 부분 부하율 도출을 위한 환경 인자들의 정보를 수집할 수 있다. 상기 공조 기기가 환경 인자들의 정보를 수집하는 것은, 상기 공조 기기의 저장부에 미리 저장된 환경 인자들의 정보를 추출하는 것을 포함할 수 있다. 또한, 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자들의 정보는 시간정보와 함께 저장되어 있으며, 상기 시간 정보와 함께 상기 환경 인자들의 정보를 추출할 수 있다.
또한, 상기 공조 기기는 상기 공조 기기의 저장부에 미리 저장된 환경 인자들의 정보에 더하여 추가적인 환경 인자들의 정보가 필요하다고 판단되는 경우, 환경 인자들을 공조 기기의 통신부 및 센서부를 이용하여 추가적으로 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 공조 기기는 상기 환경 인자들의 정보를 이용하여 실내 온도의 도달 시간을 예측하는 모델링을 도출하는 것에 있어서, 일정 개수 이상의 표본을 확보 하기 위하여, 상기 환경 인자들의 정보를 추가적으로 획득할 수 있다.
즉, 상기 공조 기기는 상기 외부 서버 또는 관리자 서버에게 환경 인자들의 정보를 추가적으로 제공할 것을 요청할 수 있다. 이 경우, 상기 공조 기기의 통신부는 시간에 따른 상기 환경 이자들의 정보를 상기 외부 서버 또는 관리자 서버로부터 수신할 수 있다. 또한, 상기 공조 기기는 센서부를 이용하여 상기 환경 인자들의 정보 중 실내 정보 등을 추가적으로 획득할 수 있다.
상기 공조 기기는 S1010단계에서 상기 환경 인자들의 가중치를 고려하여 환경 인자들 및 부분 부하율에 따른 실내 온도의 설정 온도 도달 시간의 정보를 수집할 수 있다. 상기 공조기는 상기 수집한 환경 인자들이 실내 온도의 설정 온도 도달 시간에 미치는 영향에 따라 가중치를 결정할 수 있다. 상기 가중치를 고려하여 상기 환경 인자들 중 적어도 하나를 이용하여 환경 인자들 및 부분 부하율에 따른 실내 온도의 설정 온도 도달 시간의 정보를 수집할 수 있다.
상기 공조 기기는 S1020단계에서 상기 수집한 환경 인자들의 정보 및 상기 부분 부하율에 따른 실내 온도의 설정 온도 도달 시간 정보에 기반하여, 최적 부분 부하율을 도출할 수 있다. 보다 구체적으로, 상기 공조 기기는 상기 실내 온도의 설정 온도 도달 시간이 미리 설정한 제한 시간 이내인지의 조건을 만족하는지 판단할 수 있다. 상기 공조 기기는 상기 환경 인자들의 정보에 따라, 상기 조건을 만족하는 최저의 부분 부하율을 상기 환경 인자들의 정보에 따른 최적 부분 부하율로 도출할 수 있다. 이는 도 11 에서 구체적으로 설명하도록 한다.
이후 상기 공조 기기는 S1030에서 환기 기능이 있는 기기인지 여부를 판단할 수 있다. 앞서 말한 대로, 본 발명의 공조 기기는 여러 유형의 공조 기기를 포함할 수 있다. 먼저, HVAC과 같이 난방, 환기, 공조를 수행할 수 있는 설비뿐만 아니라, 시스템 에어컨 및 환기 장치를 구비하고 있는 설비를 포함할 수 있다 이 경우, 환기 기기 설치 여부를 판단하고 환경정보 및 실내정보를 기반으로 환기 가능 여부를 판단하는 것이 중요하다.
따라서, 상기 공조 기기는 상기 환기 기능이 있는지 여부를 판단함에 있어서, 상기 공조 기기의 기기 유형을 판단하는 과정을 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 공조 기기가 HVAC인지, 환기 장치와 시스템 에어컨을 함께 구비하고 있는 설비인지, 시스템 에어컨 만을 구비하고 있는 설비인지 판단할 수 있다. 상기 공조 기기가 HVAC인 경우 또는 환기 장치를 구비한 경우, 환기 기능이 있는 기기라고 판단할 수 있으며, 상기 공조 기기가 환기 장치가 없는 시스템 에어컨만을 구비하고 있는 경우, 환기 기능이 없는 기기라고 판단할 수 있다.
상기 공조 기기에 환기 기능이 없는 경우, 상기 공조 기기는 S1040단계에서 환기 인자를 제외한 시간에 따른 환경 인자들의 정보를 수집할 수 있다. 즉, 공조 기기에 환기 기능이 없는 경우라면 환기 인자에 따른 환경 상태를 고려할 필요가 없는 바, 상기 환기 인자를 제외한 환경 인자들의 정보를 수집할 수 있다. 상기 공조 기기에 환기 장치가 설치된 경우, 상기 공조 기기는 S1045단계에서 환기 정보를 포함한 시간에 따른 환경 인자들의 정보를 수집할 수 있다. 이때, 상기 공조 기기는 S1040단계 및 S1045단계에서 상기 최적 부분 부하율을 고려한 환경 인자들의 정보를 수집할 수 있다. 즉, 상기 환경 인자들 중 공조 기기의 기동에 의해 영향을 받은 인자들, 예를 들어, 실내 온도 등,의 경우에 상기 도출한 최적 부분 부하율이 적용하면서 공조 기기를 기동할 때의 환경 인자들의 정보를 수집할 수 있다.
상기 공조 기기가 환경 인자들의 정보를 수집하는 것은, 상기 공조 기기의 저장부에 미리 저장된 환경 인자들의 정보를 추출하는 것을 포함할 수 있다. 또한, 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자들의 정보는 시간정보와 함께 저장되어 있으며, 상기 시간 정보와 함께 상기 환경 인자들의 정보를 추출할 수 있다.
또한, 상기 공조 기기는 상기 공조 기기의 저장부에 미리 저장된 환경 인자들의 정보에 더하여 추가적인 환경 인자들의 정보가 필요하다고 판단되는 경우, 환경 인자들을 공조 기기의 통신부 및 센서부를 이용하여 추가적으로 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 공조 기기는 상기 환경 인자들의 정보를 이용하여 실내 온도의 도달 시간을 예측하는 모델링을 도출하는 것에 있어서, 일정 개수 이상의 표본을 확보 하기 위하여, 상기 환경 인자들의 정보를 추가적으로 획득할 수 있다.
즉, 상기 공조 기기는 상기 외부 서버 또는 관리자 서버에게 환경 인자들의 정보를 추가적으로 제공할 것을 요청할 수 있다. 이 경우, 상기 공조 기기의 통신부는 시간에 따른 상기 환경 이자들의 정보를 상기 외부 서버 또는 관리자 서버로부터 수신할 수 있다. 또한, 상기 공조 기기는 센서부를 이용하여 상기 환경 인자들의 정보 중 실내 정보 등을 추가적으로 획득할 수 있다.
아래에서 상기 공조 기기가 환기 기능이 있더라도, 환기가 가능 하지 않은 환경 상태를 가정하여 설명한다. 이 경우, 일단 환기 기능이 있기 때문에 S1045단계에서 환기 정보를 포함한 시간에 따른 환경 인자들의 정보를 수집하게 되지만, 상기 공조 기기가 환기 기능을 사용할 수 없게 되기 때문에 환기 정보의 수치는 기본 값 또는 0이 될 수 있다. 상기 환기 여부는 실내의 공기 질(예를 들어, 이산화 탄소(C02)량), 외기의 공기 질(예를 들어, 미세 먼지의 농도), 외기 온도와 실내 온도의 대소 관계 등을 포함할 수 있다. 또 다른 실시예로, 상기 공조 기기는 상기 S415 단계에서 추가적으로 환기 정보를 수집할 것인지 여부를 판단할 수 있다. 즉, 상기 환기가 가능한 환경 인지를 고려하여, 환기가 불가능한 환경이라면, 환기 정보를 수집하기에 앞서, 환기 정보 수치를 기본 값 또는 0 값으로 할당할 수 있다.
또한, 상기 공조 기기는 S1050단계에서 상기 수집된 환경 인자들의 정보에 기반하여 기동 시간 이후 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측하는 모델링을 도출할 수 있다. 상기 모델링이라 함은 입력 값을 상기 적어도 하나의 환경 인자의 정보로 하고, 출력 값을 실내 온도의 설정 온도 도달 시간으로 하는 함수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 모델링 정보는 상기 공조 기기의 기동을 결정하고자 하는 시점 이전의 환경 인자들의 정보를 입력 값으로 하면, 상기 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 출력 값으로 획득할 수 있는 함수일 수 있다. 상기 함수 식은 환경 인자들이 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측하는 것에 영향을 미치는 가중치를 고려하여 결정할 수 있다.
상기 공조 기기는 상기 모델링을 도출하기 위하여, 상기 공조 기기의 기동을 결정하고자 하는 시점보다 단위 시간 이전의 환경 인자들의 정보를 이용할 수 있다. 즉, 상기 공조 기기의 기동을 결정하고자 하는 시점보다 이후의 정보에 기반한 경우, 공조 기기에서 이용하고자 하는 정보의 양이 방대해 지는 바, 알고리즘의 수행 과정에서 과도한 부하가 걸리는 문제점이 있을 수 있다. 이 경우, 공조 기기의 기동을 결정하고자 하는 시점보다 이후의 정보에 기반한 것이 아니라, 미리 저장된 정보 또는 기존에 설치된 센서를 기준으로 수집 가능한 실시간 정보를 활용할 수 있는 이점이 있다.
또한, 상기 모델링을 도출하기 위해 정보를 추출하는 과정에서 기존 기동 시간 패턴을 벗어나는 학습 정보를 요구하지 않을 수 있다. 즉, 상기와 같이 공조 기기의 기동을 결정하고자 하는 시점을 기본 시간(예를 들어, baseline과 같이 6시로 설정)으로 설정하고, 이 기본 시간에서의 환경 인자들의 정보를 활용하여 모델링에 사용할 수 있다. 또한, 상기 공조 기기는 이렇게 수집된 환경 인자들의 정보를 이용하여 도출한 모델링의 정확도를 높이기 위하여, 상기 수집된 환경 인자들을 활용하여 다양한 파라미터를 생성하여 이용할 수 있다. 예를 들어, 상기 환경 인자에 포함 실외 온습도, 실내 온습도 정보뿐만 아니라, 상기 정보를 조합하여 열전달 이론에 기반한 복사, 대류, 전도를 모사하여 이용할 수 있다.
상기 공조 기기는 모델링 방법으로 다양한 Machine Learning방법 혹은 통계 회귀모델 방법을 활용할 수 있다. 예를 들어, 상기 공조 기기는 상기 수집한 환경 인자들의 정보를 이용하여 모델링할 때에, 수집한 환경 인자들의 정보의 60%는 트레이닝 세트(traning set)로 사용할 수 있고, 40%를 테스트 세트(test set)로 사용할 수 있다. 즉, 수집한 환경 인자들의 정보의 60%는 입력 값인 환경 인자들의 정보와 출력 값인 설정 온도 도달 시간의 정보를 이용할 수 있고, 40%는 입력 값인 환경 인자들의 정보만을 이용하여 상기 모델링을 도출할 수 있다. 이로 인하여 상기 공조 기기는 모델링하는 정확도를 향상시키는 것을 도모할 수 있다.
상기 환경 인자들의 정보를 수집하여 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측하는 모델링을 도출하는 것은 일 실시예에 해당한다. 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술 분야에 속하는 통상의 기술자가 다른 실시예에 적용할 수 있도록 변형할 수 있다.
또한, 상기 공조 기기는 S1060단계에서 상기 도출된 모델링으로 예측한 실내 온도의 설정 온도 도달 시간의 오차가 미리 설정된 값 이하인지 판단할 수 있다. 상기 공조 기기는 상기 도출한 모델링을 평가할 수 있다. 상기 모델링을 평가할 때는 상기 테스트 셋을 사용할 수 있다. 보다 구체적으로, 먼저, 상기 공조 기기는 상기 도출된 모델링에 공조 기기를 기동할 것을 결정하는 시점에서의 환경 인자들의 정보를 입력 값으로 하여, 예측한 설정 온도 도달 시간을 계산할 수 있다. 이후 상기 예측한 설정 온도 도달 시간과 실제로 실내 온도가 설정 온도에 도달한 시간을 비교하여 상기 오차를 계산할 수 있다. 상기 공조 기기는 상기 계산된 오차가 미리 설정된 값 이하인지 판단할 때, MBE(mean bias error)(%), AMBE(abosolute mean bias error)(%), 오차 평균(분) 오차 표준편차 등을 이용할 수 있다.
상기 모델링으로 예측한 실내 온도의 설정 온도 도달 시간의 오차가 미리 설정된 값 이상인 경우, 상기 공조 기기는 S1050단계로 돌아가 다시 상기 수집된 환경 인자들의 정보에 기반하여 기동 시간 이후 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측하는 모델링을 도출할 수 있다. 이 경우, 상기 공조 기기는 더 많은 개수의 표본을 이용하여 상기 모델링을 도출할 수 있다. 이와 같이 상기 공조 기기는 더 많은 표본을 수집하는 경우, 상기 오차를 줄이고, 도달 시간을 예측하는데 정확도를 높이는 모델링을 도출할 수 있다.
상기 모델링으로 예측한 실내 온도의 설정 온도 도달 시간의 오차가 미리 설정된 값 이하인 경우, 상기 공조 기기는 S1070단계에서 상기 도출한 모델링을 적용하여, 최소 시간 단위로 시간을 증가시켜가며 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측할 수 있다. 즉, 상기 공조 기기는 기준 시점(예를 들어, 06시)을 기점으로 최소 시간 단위인 감지 시간 단계(sensing time step)(예를 들어, 1 분 간격)을 주기로 공조 기기의 기동 여부를 결정할 수 있다. 상기 공조 기기는 상기 공조 기기의 기동 여부를 결정하는 시점에서 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측할 수 있다. 상기 기준 시점을 기점으로 최소 시간 단위를 주기로 공조 기기의 기동 여부를 결정할 때, 상기 기준 시점을 제1 시점이라고 할 수 있으며, 그 다음주기의 시점을 제2 시점이라고 칭할 수 있다. 상기 공조 기기는, 앞서 말한 바와 같이, 공조 기기를 기동하는 것을 결정하는 시점 이전의 환경 인자들의 정보를 입력 값으로 하여, 상기 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 계산할 수 있다.
그 후, 상기 공조 기기는 S1080 단계에서 실내 온도가 설정 온도에 도달하는 데까지, 목표한 시점과 상기 공조 기기를 기동할 것인지 결정하는 시점에 상기 예측된 설정 온도 도달 시간을 더한 시점 사이의 시간, 즉, 목표한 시점과 예측된 도달 시점의 차이 시간이 미리 설정된 시간 미만인지 판단할 수 있다. 상기 공조 기기는 상기 기준 시점( 즉, 제1 시점 )에서 예측한 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 이용하여, 목표한 시점과 예측된 도달 시점의 차이 시간이 미리 설정된 시간 미만인지 판단할 수 있다.
예를 들어, 상기 기준 시점이 6시이고, 상기 목표한 시점을 8시, 상기 기준 시점에서 예측한 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 1시간 30분으로 가정한 경우, 상기 목표한 시점인 8시와 상기 예측된 도달 시점인 7시 30분과의 차이 시간인 30분이 미리 설정된 시간 미만인지 판단할 수 있다. 상기 미리 설정된 시간은 상기 공조 기기의 제조사가 미리 결정하여 상기 공조 기기의 저장부에 입력해놓을 수 있으며, 관리자 또는 사용자가 결정할 수 있다.
상기 차이 시간이 미리 설정된 시간 이상인 경우, 상기 공조 기기는 다시 S1070단계로 돌아가, 다음주기의 시점에서 상기 예측된 모델링을 적용하여, 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측할 수 있다. 이후 상기 공조 기기는 S1080단계의 동작을 따른다. 상기 S1070단계와 S1080단계를 반복하면서, 상기 공조 기기는 사용자 또는 관리자가 목표한 시점에 실내 온도가 설정 온도에 도달할 수 있게 하는 공조 기기의 기동 시간을 예측하는 정확도를 높일 수 있다.
상기 공조 기기는 상기 차이 시간이 미리 설정된 시간 미만인 경우, S1090단계에서 상기 최적 부분 부하율에 기반하여 기동하도록 제어할 수 있다. 즉 상기 S1010 단계 내지 S1030단계에서 도출한 최적 부분 부하율을 이용하여 이에 부합되도록 상기 공조 기기를 기동할 수 있다. 이로 인하여 상기 최적 부분 부하율에 따른 에너지 절감 효과를 추가적으로 얻을 수 있다.
본 발명에서 공조 기기는 여러 유형의 공조 기기를 포함하는바, 상기 공조 기기를 기동하도록 제어하는 것에는 예를 들어, HVAC을 기동시키거나, 공조 기기에 포함된 시스템 에어컨을 기동시키거나, 시스템 에어컨과 환기 장치를 동시에 기동시키는 것을 모두 포함할 수 있다.
본 발명에서 공조 기기는 공조 기기가 환기 기능이 있는 경우에, 환기 인자를 고려하여 상기 공조 기기의 기동 시간을 결정하여 제어할 수 있다. 즉, 본 발명에서 상기 공조 기기는 환기 인자로 인한 환경 변화를 고려하여, 불필요하게 이른 시간에 공조 기기를 기동시켜 공조 기기의 에너지 소비를 낭비하는 문제점을 해소할 수 있다. 또한, 상기 시스템 에어컨과 환기 장치를 분리하여 포함하고 있는 공조 기기의 경우에, 시작한 동작 이후에도, 상기 공조 기기는 환경 인자를 고려하여, 환기 장치를 기동시킬 수 있다.
또한, 상기 도 10a 및 10b는 상기 공조 기기가 환경 인자에 환기 인자 및 공조 기기의 부분 부하율 인자를 고려하여 공조기의 기동을 제어하기 위한 동작의 일 실시예를 나타낸 것이다. 상기 도 10a 및 10b에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다. 상기 다른 변형 예에는 상기 도면의 순서를 변형시키는 것을 포함할 수 있다.
도 11a, 11b, 및 11c는 본 발명의 실시예에 따른 공조 기기의 부분 부하율에 따른 효율에 대한 도면 및 최적의 부분 부하율을 도출하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
보다 구체적으로, 도 11a는 공조 기기의 부분 부하율과 소비 전력에 대한 실내온도 변화율(실내온도 변화율/소비전력) 값의 관계를 도시한 도면이다. 상기 실내 소비 전력에 대한 실내 온도 변화율 값은 결국 냉방 능력에 해당하고, 이는 곧 공조 기기의 효율을 나타낼 수 있다. 도 11b는 본 발명의 실시예에 따른 최적의 부분 부하율 계산을 위한 일반적인 인버터 Type VRF(variable refrigerant flow)의 부분 부하율과 효율(coefficient of performance, COP) 간의 관계 그래프를 도시하는 도면이며, 상기 도 11에 기반하여 작성된 것이다. 이하에서는 상기 공조 기기의 유형 중 시스템 에어컨과 환기 장치를 구별하여 구비하고 있는 공조 기기를 가정하여 설명한다. 다만, 이는 본 발명의 일 실시예에 해당하며, 본 발명은 이에 한정되지 않는다. 또한, 본 발명의 기술 분야에 속하는 통상의 기술자는 상기 일 실시예를 다른 실시예에 변형하여 적용할 수 있다.
도 11b를 참고하면, 상기 공조 기기의 부분 부하율에 따른 공조 기기의 효율(COP: coefficient of performance) 변화를 알 수 있다. 상기 효율은 아래 수학식 2와 같이 계산될 수 있다.
[수학식 2]
효율(COP) = 냉난방능력(kWh)/소비 전력량(kWh)
상기 냉난방능력은 상기 공조 기기가 기동될 수 있는 최대 전력량을 의미하며, 상기 소비 전력량은 상기 공조 기기가 실제로 소비한 전력량을 의미한다. 상기 냉 난방 능력과 소비 전력량의 단위는 kWh로 이다.
도 11b에서 부분 부하율이 100(%)일 때, 즉 공조 기기를 최댓값으로 운행하여 풀(full) 부하가 걸렸을 때의 효율은 1이고, 부분 부하율이 50(%)일 때 효율은 2로서, 부분 부하율이 50%일 때가 효율이 2배 우수한 것을 알 수 있다. 즉, 동일한 냉난방능력을 가지고 있다면, 같은 냉난방 효과를 도출하기 위해서는 부분 부하율이 50% 일 때의 소비전력이 1/2라는 의미이다.
아래에서는 부분 부하율이 100% 일 때와 50%일 때, 동일한 냉방 효과를 얻기 위하여 소비해야 하는 소비 전력을 비교한다. 예를 들어, 전류 제한 제어를 통해 부분 부하율을 50%로 낮추어서 제어하여도 목표 시간(1시간)에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 것은 문제가 없다고 가정하고, 냉방 시 상황을 가정하여 설명한다. 가령, 냉방 능력이 1000kWh라고 가정할 때, 부분 부하율이 100%인 경우에는 효율이 1인 바, 1000kWh의 소비 전력이 필요하다. 그러나 부분 부하율이 50%인 경우에는 효율이 2인바, 냉방 능력 500kWh에서 250kWh의 소비 전력이 필요하게 된다. 이에 더하여, 부분 부하율이 50%인 경우에는 동일한 냉방 효과를 얻기 위하여 2배의 시간 동안 에너지를 소비해야 하는 것을 고려해야 한다. 1시간 동안의 소비 전력은 부분 부하율이 100%일 때가 500kWh이고, 부분 부하율이 50%일 때 250kWh인 바, 부분 부하율이 100%일 때가 50%일 때의 2배가 된다.
상기에서는 전류 제한 제어를 통해 공조 기기의 부분 부하율을 50%로 제한한 경우에 대하여 설명하였으나, 공조 기기의 부분 부하율을 80%로 제한하는 등의 경우도 적용될 수 있다.
아래, 도 11c는 본 발명의 실시예에 따른 예측 모델 주요 인자 중 하나를 기반으로 최적의 부분 부하율 계산을 위한 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11c 는 전류 제한 제어를 하기 위한 부분 부하 최저 값 도출을 위한 방법을 나타낸 그래프이다. 보다 구체적으로, 상기 공조 기기는 실내온도의 설정 온도 도달 시간에 대한 제한 조건이 있는 경우, 기본 기점 시간(예를 들어, 6시)에 부분 부하율의 제한 제어를 높은 값(100)부터 낮추어 가며 도달시간 제한 조건을 만족 시키는지 여부를 판단할 수 있다. 불만족 시키는 상황이 발생하는지 모니터링 할 수 있다.
이 경우, 상기 실내 온도의 설정 온도 도달 시간 예측에 중요하게 사용되는 인자 중 적어도 하나를 기반으로 다양한 그래프를 그릴 수 있다. 상기 공조 기기는 복수의 환경 인자들에게 상기 설정 온도 도달 시간에 영향을 미치는지 여부에 따라 가중치를 부여할 수 있다. 이는 상기 S1110 내지 S1130 단계에서 설명한 공조 기기의 동작이다. 즉, 수집한 환경 인자들의 정보의 변화에 따라 상기 실내 온도의 설정 온도 도달 시간에 영향을 미치는 정도를 고려하여 수집한 환경 인자들 정보의 가중치를 결정할 수 있다. 이 경우, 앞서 설명한 환경 인자들의 독립적으로 이용하는 것 뿐만 아니라, 둘 이상을 조합한 것 (예를 들어, 설정 온도와 실내 온도의 차이)을 이용할 수 있다. 도 11c 에서 활용된 인자는 설정 온도와 실내 온도의 차이이다. 이는 일 실시예에 해당하며, 상기 언급한 가중치에 의하여 다른 환경 인자를 이용 가능하다.
상기 공조 기기는 도 11c 와 같이, 환경 인자와 부분 부하율의 변화에 따라 미리 설정한 설정 온도 도달 시간제한 조건을 충족시키는지 여부를 판단할 수 있다. 도 11c에서는 설정 온도 도달 시간제한 조건을 충족시키는 것(1100)과 불 충족 시키는 것(1110)을 구별하여 표시하였다. 또한, 이 경우, 공조 기기의 최고 효율을 낼 수 있는 부분 부하율을 하한으로 하여 최적 부분 부하율을 결정할 수 있다. 즉, 설정 온도와 실내 온도의 차이가 크지 않다고 하여도 최고 효율을 낼 수 있는 부분 부하율은 고려하지 않는 것으로 제한할 수 있다. 도 11c에서는 앞서 예시하여 설명한 도 11b에서 최고 효율을 낼 수 있는 부분 부하율이 50%임을 고려하여 50% 이하의 부분 부하율은 고려하지 않음을 도시하였다. 이후, 상기 공조 기기는 상기 그래프에 기반하여, 환경 인자에 따라 상기 제한 조건을 충족시키는 최젓값의 부분 부하율을 도출할 수 있다. 상기 공조 기기는 상기 도출한 최젓값의 부분 부하율을 상기 환경 인자의 정보에 따른 최적 부분 부하율로 저장할 수 있다.
이후, 상기 공조 기기는 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측하는 모델링을 도출하기 위하여 수집하는 환경 인자에 최적 부분 부하율 인자를 추가시킬 수 있다. 또한, 상기 공조 기기는 최적 부분 부하율 인자를 도출할 때에 사용했던 환경 인자 정보와 결합하여 정보 세트를 만들 수 있다. 상기 공조 기기는 상기 최적 부분 부하율 인자를 이용하여 실내 온도의 설정 온도 도달 시간을 예측하는 경우, 부분 부하율을 고려하기 이전보다 추가 에너지 절감 효과를 볼 수 있다. 상기 최적 부분 부하율 인자를 이용하여 상기 설정 온도 도달 시간을 예측하는 동작은 도 10a 및 10b에 설명한 바와 같다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 복수의 공조 기기를 기동 시에 최적의 효율을 도출하도록 부분 부하율을 제어하는 방법을 설명하는 도면이다.
보다 구체적으로, 도 12는 일정 구역 내에 복수의 시스템 에어컨이 존재하는 경우에 대한 실시예를 설명한다. 시스템 에어컨은 하나의 실외기 및 적어도 하나 이상의 실내기를 포함할 수 있으며, 상기 실외기의 부분 부하율을 조절하여 가동할 수 있다. 일정 구역 내에 복수의 시스템 에어컨이 존재하는 경우, 시스템 에어컨 A와 B 간의 부분 부하율에 따른 효율이 상이할 수 있는 바, 최적의 효율을 도출하기 위한 각각의 시스템 에어컨의 부분 부하율을 도출하는 방법에 대하여 설명한다.
도 12의 (a), (b), 및 (c)에 도시한 것은 이(異) 기종의 시스템 에어컨에서 서로 다른 부분 부하율에 대한 효율을 가지고 있는 경우이다. 즉 (a)는 시스템 에어컨 A와 B 간의 최고 부분 부하율이 다른 경우를 도시하며, (b)는 동일한 부분 부하율에서 최고 효율이 다른 경우를 도시한다. 또한 (c)는 최고 부분 부하율과 최고 효율이 모두 다른 경우를 도시한다.
일반적으로 COP의 합계는 아래와 같은 수학식 3에 의하여 계산될 수 있으며, 아래 수학식 3을 이용하여 최적의 COP를 출력할 수 있는 x 및 y 값을 도출할 수 있다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2016005177-appb-I000002
상기 CapacityA 및 CapacityB는 일정 구역 내에 존재하는 시스템 에어컨 A에 연결된 실내기의 수 및 시스템 에어컨 B에 연결된 실내기의 수를 나타낸다. Total Capacity는 CapacityA 및 CapacityB의 합을 나타낸다. 또한, 상기 COPA(xA) 및 COPB(xB)는 도 12에 도시된 각각의 그래프를 나타낸다. 즉, 부분 부하율을 입력값 xA 및 xB로 하고 출력 값을 COPA 및 COPB로 하는 그래프를 나타낸다. COP 그래프의 경우 일반적으로 정확히 알 수 없기 때문에 앞서 설명한 바와 같이 단위전력당 온도변화율로 추정가능하고 이때 최적의 부분 부하율을 계산하기 위해 이기종 간의 COP 총합을 계산하는 데 있어서 α와 β를 활용하여 각 COPA(x) 및 COPB(x)의 최곳값의 비율, 즉, 최고 효율 값의 비율을 반영하고, 단일 기종에서와같이 데이터 수집을 통해 최적화 문제를 해결할 수 있다. 즉, 상기와 같은 수학식 3으로 최적의 COP를 출력할 수 있는 각 공조 기기의 부분 부하율인 xA 및 xB값을 도출할 수 있다.
도 13a 및 13b는 본 발명의 실시예에 따른 공조 기기의 기동 시간을 제어하는 방법에 대한 효과를 설명하는 도면이다.
보다 구체적으로, 도 13a는 본 발명의 실시예에 따른 기존 제어 기동 시(1300) 대비 환기 여부를 고려한 기동 시간 조절 제어 기동 시(1310)의 소비 전력을 비교한 그래프이다. 이 경우, 그래프 아래의 면적은 기본 제어 기동 시(1300)와 기동 시간 조절 제어 기동시(1310)의 전체 소비 전력을 나타낸다. 도 13b는 기본 제어 기동, 환기 요소를 고려하지 않은 기동 시간 조절 기동, 및 환기 요소를 고려한 기동 시간 조절 기동의 소비 전력을 비교한 그래프이다. 마찬가지로, 그래프 아래의 면적은 각 경우에 있어서 전체 소비 전력을 나타낸다.
상기 설명한 도 13a 및 13b의 그래프는 본 발명의 일 실시에 따라 상기 경우를 시범 측정하여 본 결과, 실제로 기본 제어 기동 시(1340) 보다 기동 시간 조절 제어 기동 시(1350) 소비 전력이 감소하였고, 이후, 환기 요소를 추가적으로 고려한 기동 시간 조절 제어 기동 시(1360)에는 소비 전력이 더 감소한 것을 알 수 있었다.
본 발명으로 인하여, 환경적 요인을 고려하지 않은 채 보수적으로 기동 시간이 앞당겨 사용자의 쾌적도를 유지하려고 한 기본 제어의 경우 에너지 소비를 최적화시키지. 못하는 문제를 해결할 수 있다. 이에 더하여, 일정 공간 내의 쾌적도 및 공조 기기의 운행에 영향을 미치는 공간 내의 열 부하 등의 요인을 고려하여, 공조 기기를 운행함으로써, 사용자의 쾌적도를 유지하고, 열 부하 집중 현상/ 축열 현상으로 인해 발생하는 에너지 낭비 문제를 해결할 수 있다.
한편, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.

Claims (15)

  1. 공조 기기의 기동 제어 방법에 있어서,
    시간에 따른 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보를 수집하는 단계;
    상기 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보에 기반하여 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하는 단계; 및
    상기 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 기반하여, 상기 일정 시점에서의 기동을 제어하는 단계;를 포함하고,
    상기 적어도 하나 이상의 환경 인자는, 상기 공조 기기에 환기 기능을 포함하는 경우, 환기 인자를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 수집하는 단계는,
    미리 저장된 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보를 추출하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 예측하는 단계는,
    상기 일정 시점을 기준으로 단위 시간 이전의 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보에 기반하여, 상기 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 기동을 제어하는 단계는,
    상기 예측된 도달하는 시간과 상기 일정 시점으로부터 목표 시점 간 시간의 차이 시간을 계산하는 단계; 및
    상기 차이 시간이 미리 설정된 시간 이하인 경우, 상기 일정 시점에서 기동하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    시간에 따른 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보를 수집하는 단계;
    상기 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보에 기반하여 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하는 단계;
    상기 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 기반하여, 상기 일정 시점에서의 기동을 제어하는 단계; 및
    상기 적어도 하나의 환경 인자의 정보에 기반하여 최적 부분 부하율을 도출하는 단계를 더 포함하고,
    상기 예측하는 단계는, 상기 도출된 최적 부분 부하율을 더 고려하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 기동을 제어하는 단계는,
    상기 도출된 최적 부분 부하율에 기반하여 기동하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    일정 구역 내의 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 목표 시점을 예측하는 단계;
    일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하는 단계;
    상기 예측된 목표 시점 및 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 기반하여, 상기 공조 기기의 기동을 제어하는 단계를 더 포함하고,
    상기 목표 시점을 예측하는 것은 상기 일정 구역 내의 복수의 사용자의 진입 시점을 예측한 것에 기반한 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 공조 기기의 기동을 제어하는 장치에 있어서,
    시스템 내에 다른 장치와 정보를 송수신하는 통신부; 및
    시간에 따른 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보를 수집하고, 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보에 기반하여 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하고, 상기 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 기반하여, 상기 일정 시점에서의 기동을 제어하는 제어부를 포함하고,
    상기 적어도 하나 이상의 환경 인자는, 상기 공조 기기에 환기 기능이 있는 경우, 환기 인자를 포함하는 것을 특징으로 하는 공조 기기의 기동을 제어하는 장치.
  9. 제8항에 있어서, 상기 제어부는,
    미리 저장된 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보를 추출하는 것을 제어하는 것을 특징으로 하는 공조 기기의 기동을 제어하는 장치.
  10. 제8항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 일정 시점을 기준으로 단위 시간 이전의 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보에 기반하여, 상기 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하는 것을 제어하는 것을 특징으로 하는 공조 기기의 기동을 제어하는 장치.
  11. 제8항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 예측된 도달하는 시간과 상기 일정 시점으로부터 목표 시점 간 시간의 차이 시간을 계산하고, 상기 차이 시간이 미리 설정된 시간 이하인 경우, 상기 일정 시점에서 기동하는 것을 제어하는 것을 특징으로 하는 공조 기기의 기동을 제어하는 장치.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 제어부는,
    시간에 따른 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보를 수집하고, 상기 적어도 하나 이상의 환경 인자의 정보에 기반하여 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하고, 상기 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 기반하여, 상기 일정 시점에서의 기동을 제어하고, 상기 적어도 하나의 환경 인자의 정보에 기반하여 최적 부분 부하율을 도출하는 것을 제어하며, 상기 제어부는 상기 도출된 최적 부분 부하율을 더 고려하여 상기 기동을 제어하는 것을 제어하는 것을 특징으로 하는 공조 기기의 기동을 제어하는 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 도출된 최적 부분 부하율에 기반하여 기동을 제어하는 것을 특징으로 하는 공조 기기의 기동을 제어하는 장치.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 제어부는,
    일정 구역 내의 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 목표 시점을 예측하고, 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간을 예측하고, 상기 예측된 목표 시점 및 일정 시점 이후에 실내 온도가 설정 온도로 도달하는 시간에 기반하여, 상기 공조 기기의 기동을 제어하며,
    상기 목표 시점을 예측하는 것은, 상기 일정 구역 내의 복수의 사용자의 진입 시점을 예측한 것에 기반한 것을 특징으로 하는 공조 기기의 기동을 제어하는 장치.
  15. 제14항에 있어서, 상기 제어부는,
    일정 구역의 복수의 사용자의 진입 시간에 대한 분포 정보에 기반하여 상기 진입 시점을 예측하는 것을 제어하는 것을 특징으로 하는 공조 기기의 기동을 제어하는 장치.
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