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건물 에너지 관리 시스템(BEMS, Buidling Energy Management System)의 에너지 플랫폼 시스템에서, 전력 사용 데이터, 기상 정보 데이터 및 날짜 정보 데이터를 수집하는 데이터 수집부;상기 데이터 수집부에서 수집한 데이터를 저장하는 데이터 저장부; 및상기 데이터 저장부에 저장되어 있는 데이터를 전처리하고, 전처리한 데이터를 융합하고, 융합한 데이터를 이용하여 결측 데이터를 정제하는 데이터 정제부를 포함하며, 상기 데이터 저장부는, 상기 데이터 수집부에서 수집한 데이터를 저장하기 위한 데이터 수집 DB; 및상기 데이터 정제부에서 정제된 정제 데이터를 저장하기 위한 정제 데이터 저장 DB를 포함하여 이루어지고, 상기 데이터 수집부는, 전력 사용 데이터 수집 센서로부터 전력 사용 데이터를 수집하고, 기상청 오픈 API를 통해 기상 정보 데이터를 수집하고, 캘린더 오픈 API를 통해 날짜 정보 데이터를 수집하고, 상기 데이터 정제부는, 상기 기상 정보 데이터와 날짜 정보 데이터를 전처리하기 위한 API 데이터 전처리부;상기 전력 사용 데이터의 이상치를 제거하기 위한 전력 사용 데이터 이상치 제거부;전처리된 기상 정보 데이터 및 날짜 정보 데이터와 이상치가 제거된 전력 사용 데이터를 융합하기 위한 데이터 융합부; 및상기 데이터 융합부에서 융합된 데이터를 이용하여 결측 데이터를 정제하는 결측 데이터 정제부를 포함하여 이루어지고, 상기 결측 데이터 정제부는 융합된 데이터를 이용하여 LSTM 예측 모델을 생성하고, 실시간으로 상기 데이터 수집 DB에 적재되는 전력 사용 데이터를 탐색하여 결측치 및 이상치를 발견하면, 상기 LSTM 예측 모델을 적용하여 결측치 및 이상치를 예측치로 대체하는 방식으로 정제 데이터를 생성하고, 생성된 정제 데이터를 상기 정제 데이터 저장 DB에 저장하며, 상기 결측 데이터 정제부는 융합된 데이터를 이용하여 LSTM 예측 모델을 생성함에 있어서, 결측치가 대체된 기상정보데이터, 이상치를 제거한 전력 사용량 데이터 및 날짜 정보 데이터를 조인하여 하나의 테이블로 만든 후, 계절에 따라 동절기, 하절기, 간절기의 세 그룹으로 분할하고, 이를 또다시 평일과 휴일로 나누어 LSTM 예측 모델을 생성하고, 이때, 상기 결측 데이터 정제부는 이동평균을 사용하여 수집된 기상 관측 데이터의 결측치를 대체하고, 상기 데이터 수집 DB에 수집된 데이터가 실시간으로 저장되면, 상기 결측 데이터 정제부는 상기 데이터 수집 DB에 저장되는 데이터를 탐색하고, 결측치를 발견하면, 기상 정보 데이터, 날짜 정보 데이터 및 전력 사용 데이터를 융합하고, 상기 결측 데이터 정제부는 융합된 데이터에 LSTM 예측 모델을 적용하여 결측치를 예측치로 대체하여 정제하고, 정제된 데이터를 상기 정제 데이터 저장 DB에 저장하는 것을 특징으로 하는 에너지 플랫폼 시스템
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