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데이터 기반 모델의 건물 에너지 모델링 방법과 이를 이용한 에너지 최적관리와 제어 방법

  • 기술번호 : KST2015144131
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 데이터 기반 모델을 이용하여 건물 에너지 모델을 구축하는 방법과, 이를 이용한 건물 운영 방법 및 시스템을 제공한다. 보다 구체적으로, 가우시안 프로세스를 이용한 건물 에너지 모델을 구축하는데 있어서, RANSAC 기법을 적용하여 보다 정확한 데이터를 필터링함으로써 정확하고 효과적인 근사 모델 및 예측 모델을 확보하는 방법을 제공한다.
Int. CL G06F 19/00 (2011.01)
CPC G06F 19/00(2013.01)
출원번호/일자 1020140129247 (2014.09.26)
출원인 성균관대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1549349-0000 (2015.08.26)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20150902) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.09.26)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박철수 대한민국 경기도 수원시 팔달구
2 안기언 대한민국 서울시 영등포구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 손민 대한민국 서울특별시 송파구 법원로 ***, *층(문정동)(특허법인한얼)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 성균관대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 장안구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2014.09.26 수리 (Accepted) 1-1-2014-0919981-39
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2015.03.27 수리 (Accepted) 1-1-2015-0303018-16
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search
2015.03.30 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search
2015.04.06 수리 (Accepted) 9-1-2015-0021534-70
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2015.06.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0379329-50
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2015.07.02 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-0645211-43
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2015.07.02 수리 (Accepted) 1-1-2015-0645210-08
8 등록결정서
Decision to grant
2015.08.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0557741-89
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2017.02.23 수리 (Accepted) 4-1-2017-5028829-43
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
(a) 데이터 수집부(100)가, BEMS(Building Energy Management System) 데이터들을 수집하는 단계;(b) 상기 데이터 수집부(100)가, 상기 수집된 BEMS 데이터들 중 상관성을 지닌 것으로 미리 결정된 둘 이상의 종류의 데이터들을 선택하는 단계;(c) 데이터 필터링부(200)가, 데이터 필터링 기법을 적용하여 상기 둘 이상의 종류의 데이터들 중에서 이상치를 제거하는 단계; 및(d) 근사 모델 설정부(300)가, 상기 이상치가 제거된 둘 이상의 종류의 데이터들을 이용하여 근사 모델을 구축하는 단계를 포함하며, 상기 (c) 단계에서 적용된 데이터 필터링 기법은 RANSAC(Random Sample Consensus) 기법이며, 상기 (d) 단계는,(d') 근사 모델 설정부(300)가, 상기 이상치가 제거된 둘 이상의 종류의 데이터들을 이용하여 가우시안 프로세스(Gaussian Process)로서 근사 모델을 구축하는 단계인,데이터 기반 모델의 건물 에너지 모델링 방법
2 2
삭제
3 3
제 1 항에 있어서, 상기 (c) 단계는, (c1) 상기 데이터 필터링부(200)가, 상기 (b) 단계에서 선택된 상기 상관성을 지닌 미리 결정된 둘 이상의 종류의 데이터들을 원본 데이터(O)로 설정하는 단계;(c2) 상기 데이터 필터링부(200)가, 상기 원본 데이터(O)로부터 무작위의 샘플 데이터(S)를 k개 추출하는 단계; (c3) 상기 데이터 필터링부(200)가, 상기 추출된 k개의 샘플 데이터(S)를 이용하여 미리 결정된 형식의 모델의 매개변수를 연산함으로써 모델(M)을 연산하는 단계; 및(c4) 상기 데이터 필터링부(200)가, 상기 모델(M)을 상기 원본 데이터(O)에 대입하여, 미리 결정된 오차 허용범위 내에 위치하는 데이터(S*)를 설정하고 그 개수를 확인하는 단계를 포함하는, 데이터 기반 모델의 건물 에너지 모델링 방법
4 4
제 3 항에 있어서, 상기 (c4) 단계 이후, (c5) 상기 데이터 필터링부(200)가, 상기 데이터(S*)의 개수가 미리 결정된 문턱값보다 큰 경우, 상기 데이터(S*)를 원본 데이터(O)로 설정하여 상기 (c2) 내지 (c4) 단계를 반복하고, 상기 데이터(S*)의 개수가 미리 결정된 문턱값보다 크지 않은 경우, 상기 데이터(S*)를 폐기하고 상기 (c1) 단계에서 설정된 원본 데이터(O)로 상기 (c2) 내지 (c4)단계를 반복하는 단계를 더 포함하는, 데이터 기반 모델의 건물 에너지 모델링 방법
5 5
제 4 항에 있어서,상기 (c5) 단계에서, 미리 결정된 반복횟수만큼 상기 (c2) 내지 (c4) 단계가 반복되는, 데이터 기반 모델의 건물 에너지 모델링 방법
6 6
제 5 항에 있어서, 상기 미리 결정된 반복횟수만큼 상기 (c2) 내지 상기 (c4) 단계가 반복된 후 마지막 설정된 데이터(S*)가 이상치가 제거된 데이터인, 데이터 기반 모델의 건물 에너지 모델링 방법
7 7
제 3 항에 있어서, 상기 미리 결정된 형식의 모델의 차원수가 n인 경우, 상기 (c2) 단계에서 추출되는 샘플 데이터의 개수인 k는 n+1보다 크며, 여기에서 n과 k는 정수인, 데이터 기반 모델의 건물 에너지 모델링 방법
8 8
제 1, 3, 4, 5, 6, 7 항 중 어느 한 항에 따른 데이터 기반 모델의 건물 에너지 모델링 방법을 이용하여 근사 모델을 구축하는 단계; (e) 건물 운영부(400)가, 상기 데이터 수집부(100)로부터 상기 결정된 종류인 둘 이상의 종류 중 일부 종류의 데이터를 실시간으로 수집하고, 상기 수집된 일부를 상기 근사 모델에 적용하여, 예측 모델을 구축하는 단계를 포함하는, 에너지 최적관리와 제어 방법
9 9
제 8 항에 있어서, 상기 (e) 단계 이후, (f) 상기 건물 운영부(400)가, 상기 예측 모델을 이용하여 상기 둘 이상의 종류 중 다른 종류의 데이터를 예측하는 단계를 더 포함하는, 에너지 최적관리와 제어 방법
10 10
제 9 항에 따른 에너지 최적관리와 제어 방법을 수행하는 시스템으로서, 상기 데이터 수집부(100), 상기 데이터 필터링부(200), 상기 근사 모델 설정부(300) 및 상기 건물 운영부(400)를 포함하는, 시스템
11 11
제 10 항에 있어서, 상기 데이터 수집부(100)는 건물(10)에 구비된 다수의 센서(11)로부터 상기 BEMS 데이터들을 수집하며, 상기 건물 운영부(400)는 상기 예측된 다른 종류의 데이터를 이용하여 미리 결정된 방식에 의하여 제어 신호를 생성하여 상기 건물(10)을 운영하는, 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.