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빌딩에서 가동 중인 설비의 운전 조건을 나타내는 운전 데이터 및 상기 설비의 에너지 소비량을 나타내는 에너지 데이터를 포함하는 운전 상태 정보를 수집하는 데이터 수집부; 및상기 운전 상태 정보를 이용하여 상기 설비의 운전 효율 값을 계산하는 효율 정량화부를 포함하고,상기 설비의 운전 효율 값은,상기 빌딩과 관련된 관리자에게 제공되거나, 상기 설비의 에너지 효율을 진단하기 위해 이용되는 것을 특징으로 하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 시스템
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제1항에 있어서,상기 설비는 냉방, 난방, 공조, 환기 중 적어도 하나의 빌딩 서비스를 제공하기 위한 열원을 생산하고 공급하는 열원 및 열반송 설비인 것을 특징으로 하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 시스템
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제1항에 있어서,상기 데이터 수집부는,상기 빌딩이 위치한 지역의 기상 데이터 또는 상기 설비의 성능과 관련된 사양 데이터 중 적어도 하나의 외부 데이터를 더 수집하며,상기 효율 정량화부는,상기 설비의 운전 효율 값을 계산하기 위해 상기 운전 데이터 및 상기 에너지 데이터와 함께 상기 외부 데이터를 이용하는 것을 특징으로 하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 시스템
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제1항에 있어서,상기 효율 정량화부는,상기 설비에 대한 성능 계수(coefficient of performance)가 정의된 효율 계산식에 상기 운전 데이터 및 상기 에너지 데이터를 적용하여 상기 운전 효율 값을 계산하는 것을 특징으로 하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 시스템
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제1항에 있어서,상기 설비의 운전 상태 정보 및 상기 운전 효율 값을 상기 운전 효율 값이 계산된 시간 정보와 함께 저장하는 데이터베이스; 및상기 운전 효율 값에 대한 변화 추이를 나타내는 수학적 모델을 기준으로 상기 설비의 에너지 효율을 진단하는 설비 효율 진단부를 더 포함하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 시스템
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제5항에 있어서,상기 설비 효율 진단부는,상기 데이터베이스로부터 상기 시간 정보에 기초하여 상기 운전 효율 값의 시계열 데이터를 입력 받아 상기 수학적 모델을 생성한 후, 상기 수학적 모델을 통해 상기 설비의 최근 운전 효율 값을 예측하는 추이 분석부;상기 예측된 운전 효율 값과 상기 데이터베이스에 가장 최근에 저장된 운전 효율 값을 비교하여 상기 설비의 효율 저하 여부를 판단하는 효율 판단부; 및상기 설비의 효율이 저하된 것으로 판단되면 일정 기간 동안의 상기 운전 상태 정보를 이용하여 상기 설비의 운전 효율 상태를 구분하는 수학적 결정경계(decision boundary) 모델을 생성한 후, 상기 수학적 결정경계 모델을 통해 상기 설비의 효율이 저하된 저하 요인을 선별하는 원인 분석부를 포함하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 시스템
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제6항에 있어서,상기 추이 분석부는,상기 데이터베이스에 저장된 운전 효율 값 중 가장 최근에 저장된 운전 효율 값을 제외한 상기 시계열 데이터를 이용하여 자기회기 모델(auto-regression model) 또는 이동평균 모델(moving average model) 중 적어도 하나의 상기 수학적 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 시스템
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제6항에 있어서,상기 효율 판단부는,상기 예측된 운전 효율 값과 상기 가장 최근에 저장된 운전 효율 값의 차이가 임계치 이상일 경우 상기 설비의 효율이 저하된 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 시스템
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제6항에 있어서,상기 설비의 효율 저하 여부는 상기 설비의 효율 저하 여부가 판단된 시간 정보와 함께 상기 데이터베이스에 저장되고,상기 원인 분석부는,상기 데이터베이스에 저장된 상기 운전 상태 정보 및 상기 설비의 효율 저하 여부를 통해 상기 설비의 효율이 저하된 경우의 상기 운전 상태 정보와 상기 설비의 효율이 저하되지 않은 경우의 상기 운전 상태 정보를 구분하는 상기 수학적 결정경계 모델을 학습하여,상기 학습된 수학적 결정경계 모델을 통해 상기 설비의 효율이 저하된 상기 운전 상태 정보를 선별하는 것을 특징으로 하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 시스템
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제6항에 있어서,상기 설비의 운전 효율 값, 상기 설비의 효율 저하 여부, 및 상기 설비의 효율이 저하된 저하 요인을 표시하는 정보 표시부를 더 포함하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 시스템
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빌딩이 위치한 지역의 기상 데이터 또는 상기 빌딩에서 가동 중인 설비의 성능과 관련된 사양 데이터 중 적어도 하나의 외부 데이터, 상기 설비의 운전 조건을 나타내는 운전 데이터, 및 상기 설비의 에너지 소비량을 나타내는 에너지 데이터를 포함하는 운전 상태 정보를 수집하는 데이터 수집부;상기 운전 상태 정보를 이용하여 상기 설비의 운전 효율 값을 계산하는 효율 정량화부;상기 설비의 운전 상태 정보 및 상기 운전 효율 값을 저장하는 데이터베이스; 및상기 데이터베이스에 저장된 상기 운전 상태 정보 및 상기 운전 효율 값으로부터 상기 설비의 운전 효율에 대한 변화 추이를 나타내는 수학적 모델을 생성한 후, 상기 수학적 모델을 기준으로 상기 설비의 효율 저하 여부를 진단하고 상기 설비의 효율이 저하되는 요인에 해당되는 상기 운전 상태 정보를 선별하는 설비 효율 진단부를 포함하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 시스템
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빌딩에서 가동 중인 설비의 운전 조건을 나타내는 운전 데이터 및 상기 설비의 에너지 소비량을 나타내는 에너지 데이터를 포함하는 운전 상태 정보를 수집하는 단계;상기 운전 상태 정보를 이용하여 상기 설비의 운전 효율 값을 계산하는 단계;상기 설비의 운전 상태 정보 및 상기 운전 효율 값을 상기 운전 효율 값이 계산된 시간 정보와 함께 데이터베이스에 저장하는 단계;상기 데이터베이스에 저장된 상기 운전 상태 정보 및 상기 운전 효율 값으로부터 상기 설비의 운전 효율에 대한 변화 추이를 나타내는 수학적 모델을 생성하는 단계; 및상기 수학적 모델을 기준으로 상기 설비의 효율 저하 여부 및 효율 저하 원인을 진단하는 단계를 포함하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 방법
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제12항에 있어서,상기 설비는 냉방, 난방, 공조, 환기 중 적어도 하나의 빌딩 서비스를 제공하기 위한 열원을 생산하고 공급하는 열원 및 열반송 설비인 것을 특징으로 하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 방법
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제12항에 있어서,상기 빌딩이 위치한 지역의 기상 데이터 또는 상기 설비의 성능과 관련된 사양 데이터 중 적어도 하나의 외부 데이터를 수집하는 단계를 더 포함하고,상기 설비의 운전 효율 값을 계산하는 단계는,상기 설비의 운전 효율 값을 계산하기 위해 상기 운전 데이터 및 상기 에너지 데이터와 함께 상기 외부 데이터를 이용하는 것을 특징으로 하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 방법
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제12항에 있어서,상기 설비의 운전 효율 값을 계산하는 단계는,상기 설비에 대한 성능 계수가 정의된 효율 계산식에 상기 운전 데이터 및 상기 에너지 데이터를 적용하여 상기 운전 효율 값을 계산하는 것을 특징으로 하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 방법
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제12항에 있어서,상기 수학적 모델을 생성하는 단계는,상기 데이터베이스에 상기 시간 정보에 기초하여 저장된 상기 운전 효율 값의 시계열 데이터 중 가장 최근에 저장된 운전 효율 값을 제외한 상기 시계열 데이터를 이용하여 자기회기 모델 또는 이동평균 모델 중 적어도 하나의 상기 수학적 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 방법
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제12항에 있어서,상기 설비의 효율 저하 여부 및 효율 저하 원인을 진단하는 단계는,상기 수학적 모델을 통해 상기 설비의 최근 운전 효율 값을 예측하는 단계;상기 예측된 운전 효율 값과 상기 데이터베이스에 가장 최근에 저장된 운전 효율 값을 비교하여 상기 설비의 효율 저하 여부를 판단하는 단계; 및상기 설비의 효율이 저하된 것으로 판단되면 일정 기간 동안의 상기 운전 상태 정보를 이용하여 상기 설비의 운전 효율 상태를 구분하는 수학적 결정경계 모델을 생성하여 상기 수학적 결정경계 모델을 통해 상기 설비의 효율이 저하된 저하 요인을 선별하는 단계를 포함하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 방법
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제17항에 있어서,상기 설비의 효율 저하 여부를 판단하는 단계는,상기 예측된 운전 효율 값과 상기 가장 최근에 저장된 운전 효율 값의 차이가 임계치 이상일 경우 상기 설비의 효율이 저하된 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 방법
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제17항에 있어서,상기 설비의 효율 저하 여부 및 효율 저하 원인을 진단하는 단계는,상기 설비의 효율 저하 여부를 상기 설비의 효율 저하 여부가 판단된 시간 정보와 함께 저장하는 단계를 더 포함하고,상기 설비의 효율이 저하된 저하 요인을 선별하는 단계는,상기 데이터베이스에 저장된 상기 운전 상태 정보 및 상기 설비의 효율 저하 여부를 통해 상기 설비의 효율이 저하된 경우의 상기 운전 상태 정보와 상기 설비의 효율이 저하되지 않은 경우의 상기 운전 상태 정보를 구분하는 상기 수학적 결정경계 모델을 학습하는 단계; 및상기 학습된 수학적 결정경계 모델을 통해 상기 설비의 효율이 저하된 상기 운전 상태 정보를 선별하는 단계를 포함하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 방법
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제12항에 있어서,상기 설비의 운전 효율 값, 상기 설비의 효율 저하 여부 및 효율 저하 요인을 상기 빌딩과 관련된 관리자에게 제공하는 단계를 더 포함하는 지능형 빌딩 에너지 설비 효율 관리 방법
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