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(a) 전열 전력 소비량 측정 센서(201)에서 전열 전력 소비량(AP)이 측정되고, 측정된 전열 전력 소비량(AP) 값이 제어부(100)의 수신 모듈(110)에 전달되는 단계; (b) 실내 조명 전력 소비량 측정 센서(202)에서 실내 조명 전력 소비량(LP)이 측정되고, 측정된 실내 조명 전력 소비량(LP)값이 제어부(100)의 수신 모듈(110)에 전달되는 단계; (c) 실내 이산화탄소 농도 측정 센서(301)에서 실내 이산화탄소 농도가 측정되고, 측정된 실내 이산화탄소 농도 값이 제어부(100)의 수신 모듈(110)에 전달되는 단계; (d) 실외 이산화탄소 농도 측정 센서(302)에서 실외 이산화탄소 농도가 측정되고, 측정된 실외 이산화탄소 농도가 제어부(100)의 수신 모듈(110)에 전달되는 단계; (e) 상기 전달된 전열 전력 소비량(AP)과 실내 조명 전력 소비량(LP)이 상기 제어부(100)의 전력 소비량 합산 모듈(120)에 의해 합산되면서 총전력 소비량(LAP)이 계산되는 단계; (f) 상기 전달된 실내 이산화탄소 농도와 실외 이산화탄소 농도는 상기 제어부(100)의 실내외 이산화탄소 농도비 계산 모듈(130)에 의해 실내외 이산화탄소 농도비(CO2_IO)로 계산되는 단계; 및 (g) 예측 변수(predictor)는 조명 전력 사용량(LP), 실내 조명 전력 소비량(LP), 총전력 소비량(LAP), 실내 이산화탄소 농도(CO2), 실내외 이산화탄소 농도비(CO2_IO) 및 실내 이산화탄소 농도 15분 이동 평균(CO2_MA)를 포함하고, 상기 예측 변수가 3일 때는, 상기 예측 변수 중 상기 (c) 단계에서 측정된 실내 이산화탄소 농도(CO2), 상기 (f) 단계에서 계산된 실내외 이산화탄소 농도비(CO2_IO) 및 상기 (e) 단계에서 계산된 총전력 소비량(LAP)이 상기 제어부(100)의 연산 모듈(140)에 의해 미리 설정된 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM)에 대입되며, 상기 예측 변수가 4일 때는, 상기 예측 변수 중 상기 (c) 단계에서 측정된 실내 이산화탄소 농도(CO2), 상기 (f) 단계에서 계산된 실내외 이산화탄소 농도비(CO2_IO), 상기 (e) 단계에서 계산된 총전력 소비량(LAP) 및 실내 이산화탄소 농도 15분 이동 평균(CO2_MA)이 상기 제어부(100)의 연산 모듈(140)에 의해 미리 설정된 은닉 마르코프 모델에 대입되어 재실자의 수가 연산되는 단계를 포함하며, 상기 재실자의 수는 폐-공간(closed space)이며, 상기 실내 이산화탄소 농도 측정 센서(301)은 상기 폐-공간 내에 위치하고, 상기 실외 이산화탄소 농도 측정 센서(302)는 상기 폐-공간 외에 위치하는,실내 재실자의 수 연산 방법
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