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세대에서 열량을 측정하는 열량계에 있어서시간에 대하여 공급온도, 환수온도 및 유량을 포함하는 측정데이터를 생성하는 계측부;상기 측정데이터로부터 현재시점의 측정데이터인 현재데이터를 결정하고, 상기 현재시점 이전의 측정데이터를 가공하여 과거데이터를 생성하는 데이터가공부; 및상기 현재데이터 및 과거데이터에 기반하여 상기 현재시점에서 상기 열량계의 고장 여부를 판단하는 판단부를 포함하는 열량계
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제1항에 있어서,상기 판단부는, 상기 현재시점의 유량인 순시유량을 기준으로 상기 열량계의 고장 여부를 판단하되, 상기 과거데이터에 포함된 유량정보와, 상기 공급온도 및 상기 환수온도 사이의 관계를 고려하여 상기 판단을 조정하는 열량계
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제2항에 있어서,상기 공급온도는, 상기 환수온도보다 높고,상기 판단부는, 상기 순시유량이 0인 경우, 상기 유량정보로부터 상기 현재시점 이전에 특정시점 또는 일정기간 동안 유량이 존재하는 것으로 판단하면, 상기 열량계를 정상 또는 이상으로 판정하는 열량계
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제2항에 있어서,상기 공급온도는, 상기 환수온도보다 높고,상기 판단부는, 상기 순시유량이 0인 경우, 상기 유량정보로부터 상기 현재시점 이전에 특정시점 또는 일정기간 동안 유량이 존재하지 않는 것으로 판단하면, 상기 열량계를 이상으로 판정하는 열량계
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제2항에 있어서,상기 공급온도는, 상기 환수온도보다 높고,상기 판단부는, 상기 순시유량이 0이 아닌 경우, 상기 유량정보로부터 상기 현재시점 이전에 특정시점 또는 일정기간 동안 유량이 존재하는 것으로 판단하면, 상기 열량계를 정상으로 판정하는 열량계
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제2항에 있어서,상기 유량정보는, 상기 일정기간 동안의 유량에 대한 평균값을 포함하는 열량계
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제2항에 있어서,상기 유량정보는, 상기 현재시점 이전에 복수의 특정시점에서의 유량을 포함하는 열량계
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제2항에 있어서,상기 유량정보는, 상기 유량이 최초로 0이 된 이후부터 시간을 카운트한 카운트값을 포함하는 열량계
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제1항에 있어서,상기 세대는, 지역난방방식으로 난방되거나 지역냉방방식으로 냉방되는 열량계
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제1항에 있어서,상기 판단부는, 상기 열량계의 고장 여부를 판단하여 진단데이터를 생성하고,상기 측정데이터, 과거데이터 및 진단데이터를 입력받아 상기 열량계의 고장 여부를 판단하도록 기계학습모델을 학습시키고, 상기 기계학습모델을 통해 상기 열량계를 정상 또는 이상으로 판정하는 머신러닝부를 포함하는 열량계
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제10항에 있어서,상기 머신러닝부는, 상기 현재시점의 유량인 순시유량을 기준으로 상기 열량계의 고장 여부를 판단하되, 상기 과거데이터에 포함된 유량정보와, 상기 공급온도 및 상기 환수온도 사이의 관계를 고려하여 상기 판단을 조정하는 열량계
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세대 또는 기계실에서 열량을 측정하는 열량계와 유무선 네트워크로 연결된 중계기에 있어서,시간에 대하여 상기 열량계의 공급온도, 환수온도 및 유량을 포함하는 측정데이터를 수신하는 통신부;상기 측정데이터로부터 현재시점의 측정데이터인 현재데이터를 결정하고, 상기 현재시점 이전의 측정데이터를 가공하여 과거데이터를 생성하는 데이터가공부; 및상기 현재데이터 및 과거데이터에 기반하여 상기 현재시점에서 상기 열량계의 고장 여부를 판단하는 판단부를 포함하는 중계기
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제12항에 있어서,상기 판단부는, 상기 열량계의 고장 여부를 판단하여 진단데이터를 생성하고,상기 측정데이터, 상기 과거데이터 및 상기 진단데이터를 입력받아 상기 열량계의 고장 여부를 판단하도록 기계학습모델을 학습시키고, 상기 기계학습모델을 통해 상기 열량계를 정상 또는 이상으로 판정하는 머신러닝부를 포함하는 중계기
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세대 또는 기계실에서 열량을 측정하는 열량계와 유무선 네트워크로 연결된 서버에 있어서,시간에 대하여 상기 열량계의 공급온도, 환수온도 및 유량을 포함하는 측정데이터를 수신하는 통신부;상기 측정데이터로부터 현재시점의 측정데이터인 현재데이터를 결정하고, 상기 현재시점 이전의 측정데이터를 가공하여 과거데이터를 생성하는 데이터가공부; 및상기 현재데이터 및 상기 과거데이터에 기반하여 상기 현재시점에서 상기 열량계의 고장 여부를 판단하는 판단부를 포함하는 서버
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제14항에 있어서,상기 판단부는, 상기 열량계의 고장 여부를 판단하여 진단데이터를 생성하고,상기 측정데이터, 상기 과거데이터 및 상기 진단데이터를 입력받아 상기 열량계의 고장 여부를 판단하도록 기계학습모델을 학습시키고, 상기 기계학습모델을 통해 상기 열량계를 정상 또는 이상으로 판정하는 머신러닝부를 포함하는 서버
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