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적어도 하나 이상의 구역으로 세분화되는 건물이 적어도 하나 이상 위치하는 커뮤니티의 에너지관리시스템에 있어서,각 구역에 설치되는 센서네트워크로부터 각 구역에 대한 환경데이터를 획득하고, 각 구역에서 작동되는 에너지기기 및 개인화기기에 대한 기기에너지사용량데이터를 획득하며, 각 구역에 대한 물리적정보를 관리하는 적어도 하나 이상의 구역에이전트;각 건물에서 상기 구역에 속하지 않는 건물부하, 건물분산전원, 건물ESS(Energy Storage System) 및 건물EV(Electric Vehicle)충전소 중 적어도 하나의 건물장치에 대한 상태정보를 획득하고, 각 건물에 대한 물리적정보를 관리하는 건물에이전트;상기 커뮤니티에서 상기 건물에 속하지 않는 커뮤니티부하, 커뮤니티분산전원, 커뮤니티ESS(Energy Storage System) 및 커뮤니티EV(Electric Vehicle)충전소 중 적어도 하나의 커뮤니티장치에 대한 상태정보를 획득하는 커뮤니티에이전트; 및상기 환경데이터 중 온도데이터 및 CO2데이터와, 상기 개인화기기에 대한 기기에너지사용량데이터를 입력데이터로 포함하는 제1기계학습모델을 통해 각 구역에 대한 재실자추정정보를 생성하고, 상기 재실자추정정보, 상기 환경데이터, 상기 에너지기기 및 개인화기기에 대한 기기에너지사용량데이터 및 각 구역에 대한 물리적정보를 입력데이터로 포함하는 제2기계학습모델을 통해 각 구역에 대한 구역에너지수요예측데이터를 생성하여 상기 구역에이전트로 전송하고, 각 구역에 대한 상기 구역에너지수요예측데이터, 상기 건물장치에 대한 상태정보 및 각 건물에 대한 물리적정보를 입력데이터로 포함하는 제3기계학습모델을 통해 건물에너지수요예측데이터를 생성하여 상기 건물에이전트로 전송하고, 각 건물에 대한 상기 건물에너지수요예측데이터, 상기 커뮤니티장치에 대한 상태정보 및 상기 커뮤니티에 대한 물리적정보를 입력데이터로 포함하는 제4기계학습모델을 통해 커뮤니티에너지수요예측데이터를 생성하여 상기 커뮤니티에이전트로 전송하는 머신러닝장치를 포함하며,상기 커뮤니티에이전트는,상기 커뮤니티에 대한 수요반응부하정보를 이용하여 수요반응시스템에 입찰한 결과로 수신하는 수요반응인센티브정보를 관리하고,상기 머신러닝장치는,상기 수요반응인센티브정보, 각 건물별 에너지사용량데이터 및 상기 커뮤니티에너지수요예측데이터를 입력데이터로 포함하는 제5기계학습모델을 통해 건물별 수요반응인센티브정보를 생성하고, 상기 건물별 수요반응인센티브정보, 각 구역별 에너지사용량데이터 및 상기 건물에너지수요예측데이터를 입력데이터로 포함하는 제6기계학습모델을 통해 구역별 수요반응인센티브정보를 생성하고,상기 건물에이전트는,상기 건물별 수요반응인센티브정보가 반영된 제어시나리오에 따라 상기 적어도 하나의 건물장치를 제어하고,상기 구역에이전트는,상기 구역별 수요반응인센티브정보가 반영된 제어시나리오에 따라 상기 에너지기기 및 개인화기기를 제어하는 에너지관리시스템
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제1항에 있어서,상기 제1기계학습모델은 조도데이터 혹은 사용자단말과의 무선통신데이터를 입력데이터로 더 포함하는 에너지관리시스템
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제1항에 있어서,각 구역에 대한 물리적정보에는 각 구역의 위치정보가 더 포함되고,상기 머신러닝장치는 상기 구역에이전트 혹은 다른 장치로부터 각 구역의 위치에 대한 외기데이터를 더 획득하고,상기 제2기계학습모델은 상기 외기데이터를 추가적인 입력데이터로 하여 상기 구역에너지수요예측데이터를 생성하는 에너지관리시스템
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제1항에 있어서,각 구역에는 적어도 하나 이상의 제어 가능한 열에너지기기가 위치하는 에너지관리시스템
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제1항에 있어서,상기 구역에이전트는,상기 환경데이터, 상기 에너지기기 및 개인화기기에 대한 기기에너지사용량데이터, 및 상기 물리적정보를 로컬DB에 저장하고 있으면서, 주기적으로 상기 로컬DB에 저장된 데이터를 상기 머신러닝장치와 연계된 클라우드DB로 전송하는 에너지관리시스템
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제1항에 있어서,각 구역에 대한 물리적정보에는,각 구역의 위치정보, 각 구역의 면적정보, 각 구역의 창호정보 및 각 구역의 외벽정보가 포함되는 에너지관리시스템
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적어도 하나 이상의 구역으로 세분화되는 건물이 적어도 하나 이상 위치하는 커뮤니티의 에너지관리시스템에서 수행되는 에너지관리방법에 있어서,각 구역에 설치되는 센서네트워크로부터 각 구역에 대한 환경데이터를 획득하고, 각 구역에서 작동되는 에너지기기 및 개인화기기에 대한 기기에너지사용량데이터를 획득하며, 각 구역에 대한 물리적정보를 획득하는 단계;각 건물에서 상기 구역에 속하지 않는 건물부하, 건물분산전원, 건물ESS(Energy Storage System) 및 건물EV(Electric Vehicle)충전소 중 적어도 하나의 건물장치에 대한 상태정보를 획득하고, 각 건물에 대한 물리적정보를 획득하는 단계;상기 커뮤니티에서 상기 건물에 속하지 않는 커뮤니티부하, 커뮤니티분산전원, 커뮤니티ESS(Energy Storage System) 및 커뮤니티EV(Electric Vehicle)충전소 중 적어도 하나의 커뮤니티장치에 대한 상태정보를 획득하는 단계;상기 환경데이터 중 온도데이터 및 CO2데이터와, 상기 개인화기기에 대한 기기에너지사용량데이터를 입력데이터로 포함하는 제1기계학습모델을 통해 각 구역에 대한 재실자수를 계산하고, 상기 재실자수, 상기 환경데이터, 상기 에너지기기 및 개인화기기에 대한 기기에너지사용량데이터 및 각 구역에 대한 물리적정보를 입력데이터로 포함하는 제2기계학습모델을 통해 각 구역에 대한 구역에너지수요예측데이터를 생성하는 단계;각 건물에 대하여, 각 구역에 대한 상기 구역에너지수요예측데이터, 상기 건물장치에 대한 상태정보 및 각 건물에 대한 물리적정보를 입력데이터로 포함하는 제3기계학습모델을 통해 건물에너지수요예측데이터를 생성하는 단계;각 건물에 대한 상기 건물에너지수요예측데이터, 상기 커뮤니티장치에 대한 상태정보 및 상기 커뮤니티에 대한 물리적정보를 입력데이터로 포함하는 제4기계학습모델을 통해 커뮤니티에너지수요예측데이터를 생성하는 단계;상기 커뮤니티에 대한 수요반응부하정보를 이용하여 수요반응시스템에 입찰한 결과로 수신하는 수요반응인센티브정보, 각 건물별 에너지사용량데이터 및 상기 커뮤니티에너지수요예측데이터를 입력데이터로 포함하는 제5기계학습모델을 통해 건물별 수요반응인센티브정보를 생성하는 단계;상기 건물별 수요반응인센티브정보, 각 구역별 에너지사용량데이터 및 상기 건물에너지수요예측데이터를 입력데이터로 포함하는 제6기계학습모델을 통해 구역별 수요반응인센티브정보를 생성하는 단계;상기 건물별 수요반응인센티브정보가 반영된 제어시나리오에 따라 상기 적어도 하나의 건물장치를 제어하는 단계; 및상기 구역별 수요반응인센티브정보가 반영된 제어시나리오에 따라 상기 에너지기기 및 개인화기기를 제어하는 단계를 포함하는 에너지관리방법
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