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건물 내 설치된 설비 시스템과 관련한 계측 데이터를 수집하는 데이터 수집부;상기 계측 데이터를 기반으로 상기 설비 시스템에 대한 설비성능 예측모델을 생성하는 기계학습 모델제작부;상기 계측 데이터를 분석하여 상기 설비 시스템에 대한 계통정보를 판별하는 계통 판별부;상기 계통정보를 기반으로 상기 건물 내 상기 설비 시스템의 운영과 관련한 운영 시나리오를 제작하는 시나리오 제작부; 및상기 설비성능 예측모델, 상기 운영 시나리오 및 기상정보를 기반으로 상기 설비 시스템에 대한 운영 시뮬레이션을 수행하여 최적 운영 시나리오를 산출하는 시뮬레이션 실행부를 포함하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영장치
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제 1항에 있어서,상기 기계학습 모델제작부는,상기 계측 데이터를 인공신경망(ANN: Artificial Neural Network) 모델에 입력변수로 입력한 후 선행학습을 수행하여 상기 설비 시스템 내 설비기기 각각에 대한 성능예측 모델인 상기 설비성능 예측모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영장치
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제 2항에 있어서,상기 기계학습 모델제작부는,상기 설비기기의 대수, 부하 및 외기온도 중 적어도 하나의 운전조건을 입력으로 하여 상기 설비기기에 대한 전력 사용량과 생산 열량을 예측하는 상기 설비성능 예측모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영장치
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제 1항에 있어서,상기 계통 판별부는,상기 계측 데이터를 분석하여 상기 설비 시스템을 구성하는 적어도 하나 이상의 설비기기에 대한 정보를 추출하고, 상기 설비기기 간의 유연관계를 판별하여 제공하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영장치
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제 1항에 있어서,상기 시나리오 제작부는,상기 계통정보를 기반으로 상기 설비 시스템을 구성하는 각 설비기기의 동작여부 및 동작순서 중 일부 또는 전부의 조건을 조합하여 상기 운영 시나리오를 제작하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영장치
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제 1항에 있어서,상기 데이터 수집부는, 상기 계측 데이터를 이용하여 외기온도에 따른 상기 건물의 에너지 사용량을 도출하는 회귀모형을 생성하고,상기 시뮬레이션 실행부는, 상기 회귀모형 및 상기 기상정보를 기반으로 상기 운영 시뮬레이션을 위한 운영 시나리오를 선별하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영장치
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제 6항에 있어서,상기 시뮬레이션 실행부는,상기 회귀모델을 이용하여 상기 기상정보에 상응하는 상기 건물의 에너지 사용량을 예측하고, 예측된 에너지 사용량 및 상기 기상정보와 가상 유사한 조건을 갖는 이전 시점의 데이터를 활용하여 상기 운영 시뮬레이션의 수행대상이 되는 운영 시나리오를 선별하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영장치
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제 1항에 있어서,상기 시뮬레이션 실행부는,상기 운영 시뮬레이션의 수행을 통해 운영 시나리오별 비용을 책정하고, 책정결과에 따라 상기 기상정보에 따른 상기 건물 내로의 공급 열량의 제공 비용이 최소가되는 운영 시나리오를 상기 최적 운영 시나리오로서 선별하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영장치
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제 1항에 있어서,상기 최적 운영 시나리오를 기반으로 상기 설비 시스템의 동작을 제어하기 위한 제어신호를 생성하는 제어신호 생성부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영장치
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건물 내 설치된 설비 시스템과 관련한 계측 데이터를 수집하는 과정;상기 계측 데이터를 기반으로 상기 설비 시스템에 대한 설비성능 예측모델을 생성하는 과정;상기 계측 데이터를 분석하여 상기 설비 시스템에 대한 계통정보를 판별하는 과정;상기 계통정보를 기반으로 상기 건물 내 상기 설비 시스템의 운영과 관련한 운영 시나리오를 제작하는 과정; 및상기 설비성능 예측모델, 상기 운영 시나리오 및 기상정보를 기반으로 상기 설비 시스템에 대한 운영 시뮬레이션을 수행하여 최적 운영 시나리오를 산출하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 건물설비 운영방법
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