KR101589262B1 - Building energy management method by realtime self-calibrating building energy model - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 건물 에너지 모델의 보정을 이용한 에너지 관리 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 시간에 따른 건물의 에너지 성능 변화를 반영하여 에너지 모델을 자동 보정하는 건물 에너지 모델의 보정을 이용한 에너지 관리 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an energy management method using correction of a building energy model, and more particularly, to a method of energy management using correction of a building energy model that automatically corrects an energy model based on a change in energy performance of a building over time will be.
일반적으로 건물 에너지 관리시스템(BEMS, Building Energy Management System)은 건물 내에서 사용하는 에너지를 효율적으로 관리해주는 시스템이다. 즉, 건물 내 에너지 관리 설비의 다양한 정보를 수집, 분석하여, 에너지 사용 효율을 개선하는 시스템이다. 상기 건물 에너지 관리시스템을 사용하면 평균 5~15%의 에너지를 절감할 수 있다. 따라서 최근에는 건물 에너지 소비에 대한 각종 법규와 기준이 강화되고, 에너지 절약의 필요성이 높아짐에 따라 건물 에너지 관리 시스템을 적극적으로 도입하는 추세이다. 상기 건물 에너지 관리 시스템은 건물의 특성에 따라 건물 에너지 모델을 구축하고, 구축된 건물 에너지 모델에 따라 건물의 에너지 설비들의 운전을 제어하고 관리한다. In general, building energy management system (BEMS) is a system that efficiently manages energy used in a building. In other words, it is a system that collects and analyzes various information of energy management facilities in buildings and improves energy use efficiency. Using the building energy management system saves an average of 5% to 15% of energy. Therefore, recently, various regulations and standards for building energy consumption have been strengthened, and building energy management system has been actively introduced as the need for energy saving increases. The building energy management system constructs a building energy model according to the characteristics of the building, and controls and manages the operation of the building energy equipments according to the building energy model.
그러나, 기존의 건물 에너지 관리 시스템을 구현하기 위한 건물의 에너지 모델은 건물의 시공 당시 초기에 구축되는 것으로서, 한번 구축되고나면 건물이 수명을 다할때까지 그대로 이용하고 있다. 따라서, 건물 및 설비 시스템의 노후화나 교체 등으로 인해 변화하는 에너지 성능 변화가 반영되지 못하는 문제점이 있으며, 관리자가 경험에 의존하여 운전을 제어할 경우 에너지 낭비가 심하게 발생되는 문제점이 있다. However, the energy model of the building to implement the existing building energy management system is built at the time of the construction of the building, and once it is built, the building is used until the end of its life. Therefore, there is a problem that the change in energy performance is not reflected due to aging or replacement of the building and equipment system, and energy wastage occurs when the manager relies on experience to control the operation.
본 발명의 목적은, 건물의 에너지 성능을 보다 정확하게 예측하고 관리할 수 있는 건물 에너지 모델의 보정을 이용한 에너지 관리 방법을 제공하는 데 있다. It is an object of the present invention to provide an energy management method using correction of a building energy model that can more accurately predict and manage the energy performance of a building.
본 발명에 따른 건물 에너지 모델의 보정을 이용한 에너지 관리 방법은, 건물 에너지 모델을 구축하는 단계와, 상기 건물 에너지 모델로부터 건물의 에너지 성능값을 계산하는 단계와, 복수의 센서들이 건물의 에너지 성능값을 측정하는 단계와, 상기 계산된 에너지 성능값과 상기 측정된 에너지 성능값을 비교하는 단계와, 상기 계산된 에너지 성능값과 상기 측정된 에너지 성능값의 차이가 미리 설정된 설정 범위를 벗어나면, 상기 건물 에너지 모델을 미리 설정된 보정 알고리즘을 통해 보정하는 단계를 포함한다.The energy management method using the correction of the building energy model according to the present invention includes the steps of: building a building energy model; calculating an energy performance value of the building from the building energy model; Comparing the calculated energy performance value with the measured energy performance value; and if the difference between the calculated energy performance value and the measured energy performance value deviates from a predetermined setting range, And correcting the building energy model through a preset correction algorithm.
본 발명은, 건물 에너지 모델을 주기적으로 자동 보정함으로써, 차양과 창호 등의 건축 요소들과 에너지 설비의 노후화가 발생하더라도 항상 실제 건물 성능을 반영할 수 있는 건물 에너지 모델을 확보하여, 에너지 성능 예측의 정확도를 유지할 수 있다. In the present invention, by periodically correcting the building energy model automatically, a building energy model capable of always reflecting the actual building performance is secured even when the building elements such as awnings and windows and the aging of the energy facilities occur, Accuracy can be maintained.
또한, 건물 에너지 모델을 주기적으로 보정하여 정확도를 유지하면, 실제 건물 에너지 성능값과 상기 건물 에너지 모델을 이용해 계산된 에너지 성능값을 비교하여, 각종 장비의 오작동 여부를 판단할 수 있는 이점이 있다. 또한, 건물을 구성하는 건축 요소들의 에너지 성능 저하를 예측하거나 분석하는 것도 가능하다. Also, if the building energy model is periodically corrected to maintain accuracy, there is an advantage that the actual building energy performance value can be compared with the energy performance value calculated using the building energy model to judge whether or not the various equipment malfunctions. It is also possible to predict or analyze degradation of the energy performance of the building elements that make up the building.
또한, 건물 에너지 모델을 보정하여 보다 정확한 예측 및 분석이 가능해짐으로써, 그에 따른 에너지 소비량 목표를 설정하여 건물의 에너지를 보다 효율적으로 절감하고 거주자의 쾌적환경을 도모할 수 있다.In addition, by correcting the building energy model, more precise prediction and analysis can be made, and the energy consumption target can be set accordingly, so that the energy of the building can be more efficiently reduced and the comfort environment of the occupant can be improved.
도 1은 본 발명에 따른 건물 에너지 모델의 보정을 이용한 에너지 관리 방법이 개략적으로 도시된 블록도이다.
도 2는 본 발명에 따른 건물 에너지 모델의 보정을 이용한 에너지 관리 방법이 개략적으로 도시된 순서도이다. 1 is a block diagram schematically illustrating an energy management method using correction of a building energy model according to the present invention.
2 is a flowchart schematically illustrating an energy management method using correction of a building energy model according to the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1 및 도 2를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 건물 에너지 모델의 보정을 이용한 에너지 관리 방법을 설명하면, 다음과 같다. Referring to FIGS. 1 and 2, an energy management method using correction of a building energy model according to an embodiment of the present invention will now be described.
먼저, 건물의 초기 특성에 따라 건물 에너지 모델(10)을 구축한다.(S1) 여기서, 상기 건물의 초기 특성은, 차양과 창호 등과 같이 건물 에너지에 영향을 주는 건축 요소들과, 에너지 설비에 따라 설정되는 설정값들을 포함한다. First, the
상기 건물 에너지 모델(10)은, 상기 건물의 관리자가 입력하는 건물 운영 데이터들(83)을 입력 변수들로 하고, 상기 건물의 에너지 성능에 영향을 미치는 각종 계수들을 포함하는 방정식이다. 상기 건물 에너지 모델(10)은 일반적인 Energy plus, eQUEST, ESP-r, TRNSYS 등 건물 에너지 시뮬레이션 프로그램에 국한되지 않고, 다양한 시뮬레이션 툴을 복합적으로 활용하여 구축한 복합 시뮬레이션 모델이고, 상기 건물에 대한 정보를 입력하면 상기 건물의 에너지 및 성능을 계산할 수 있는 방정식이다. 상기 건물 에너지 모델(10)은 상기 건물의 서버 등에 구축되고, 실시간으로 건물의 에너지 성능을 예측하는 데 사용된다. 상기 건물 에너지 모델(10)은 미들웨어(20)에 연계된다. The
상기 건물 운영 데이터(83)는, 재실 스케줄, 상기 건물 에너지 설비의 작동 스케쥴, 냉,난방 설정 온도 및 각종 변수 등을 포함한다. 상기 건물 운영 데이터(82)는 상기 건물의 관리자가 후술하는 에너지 목표 관리 툴(70)을 통해 입력한다. 상기 에너지 목표관리 툴(70)은 상기 건물의 관리자가 건물의 운영 및 관리가 가능하도록 지원하는 소프트웨어이자 사용자 인터페이스(UI)이다. 상기 에너지 목표 관리 툴(70)은, 상기 건물의 관리자가 입력한 상기 건물 운영 데이터(83)를 상기 건물 에너지 모델(10)의 입력변수로 변환하여 송신하는 프로그램을 포함한다. The
상기 계수들은, 상기 건물의 건축 요소들의 열관류율, 열전달 계수, 에너지 설비의 성능 계수를 포함한다. 상기 건축 요소들은 상기 건물에 사용된 단열재, 차양, 창호 등을 포함한다. 상기 에너지 설비는 공조기, 히터 등의 열원 설비, 조명 등 전기 설비 등을 모두 포함한다.The coefficients include the heat conduction rate of the building elements of the building, the heat transfer coefficient, and the performance coefficient of the energy facility. The building elements include insulation, awnings, windows and the like used in the building. The energy facility includes all of a heat source facility such as an air conditioner and a heater, and an electric facility such as a lighting facility.
이후, 상기 건물 에너지 모델(10)로부터 에너지 성능값을 계산하여 예측한다.(S2) 상기 건물 에너지 모델(10)로부터 예측되는 에너지 성능값은 에너지 성능에 대한 시뮬레이션 데이터이다. 본 실시예에서는, 상기 설정 주기에 따라 상기 에너지 성능값을 예측하는 것으로 예를 들어 설명하나, 이에 한정되지 않고 실시간 또는 무작위 또는 상기 건물 에너지 모델(10)에서 실시간으로 측정되는 에너지 성능 예측값에 따라 차후 예측시간이나 예측 횟수를 자동으로 설정하여 실시하는 것도 물론 가능하다. 상기 설정 주기는 상기 건물 에너지 모델(10)의 구축시 설정되는 것도 가능하고, 상기 건물의 관리자가 필요에 따라 변경하여 설정하는 것도 물론 가능하다. Then, an energy performance value is calculated and predicted from the building energy model 10 (S2). The energy performance value predicted from the
상기 에너지 성능값은, 상기 건물 운영 데이터(10)에 따라 상기 건물 에너지 설비(40)의 운용시 발생되는 실내 온도, 실내 습도 및 에너지 소비량을 포함한다. The energy performance value includes a room temperature, an indoor humidity, and an energy consumption generated when the
또한, 복수의 센서들(50)이 에너지 성능값을 측정한다.(S3) 본 실시예에서는, 상기 복수의 센서들(50)이 상기 설정 주기에 따라 상기 에너지 성능값을 측정하는 것으로 예를 들어 설명하나, 이에 한정되지 않고 실시간 또는 무작위 또는 상기 복수의 센서들(50)이 측정한 에너지 성능값에 따라 차후 측정 시간이나 측정 횟수를 자동으로 설정하여 실시하는 것도 물론 가능하다.Also, the plurality of
상기 센서들(50)은, 실내외 온도센서, 실내외 습도센서, 재실 감지 센서, 건물 에너지 설비의 작동 감지센서 및 에너지 소비량 측정기 등을 포함한다. 상기 센서들(50) 중에서 상기 에너지 성능값들을 측정하는 센서들은 검,교정된 센서를 사용하는 것이 바람직하다. 여기서는, 상기 실내 온도 센서, 실내 습도 센서 및 에너지 소비량 측정기 등이 상기 에너지 성능값을 측정하는 센서로 사용되는 것으로 예를 들어 설명한다. The
상기 센서들(50)에서 측정된 측정값들은 모니터링 시스템(60)을 통해 표시된다. 상기 모니터링 시스템(60)은 상기 미들 웨어(20)에 의해 상기 건물 에너지 관리 시스템(BEMS)(32)과 연계된다. The measured values measured at the
상기에서 계산된 에너지 성능값(이하, 예측값이라 함)과 상기에서 측정된 에너지 성능값(이하, 측정값이라 함)을 비교한다. (S4) 상기 비교하는 단계는 상기 설정 주기에 따라 실시하거나 실시간으로 실시하는 것도 가능하고, 별도로 상기 건물의 건축요소, 에너지 설비 중 어느 하나를 교체시 상기 건물의 관리자의 요청에 따라 실시하는 것도 물론 가능하다. The energy performance value (hereinafter referred to as predicted value) calculated above is compared with the measured energy performance value (hereinafter referred to as a measured value). (S4) The comparing may be performed in accordance with the setting period or in real time. Alternatively, when replacing any one of the building elements and the energy equipments of the building, It is possible.
상기 예측값과 측정값의 차이가 미리 설정된 설정 범위를 벗어나면, 상기 건물 에너지 모델(10)의 정확도가 저하되었다고 판단하여, 상기 건물 에너지 모델(10)을 보정한다.(S4) If the difference between the predicted value and the measured value deviates from a predetermined setting range, it is determined that the accuracy of the
상기 건물 에너지 모델(10)은 미리 설정된 보정 알고리즘을 통해 자동 보정한다. 상기 보정 알고리즘은, 상기 측정값과 상기 예측값의 차이가 최소가 되도록 상기 건물 에너지 모델(10)에 포함된 에너지 성능관련 계수들의 조합을 반복적인 시뮬레이션을 통해 찾아내는 최적화 기법을 사용하여 상기 계수들을 보정한다. 이 때, 상기 보정 알고리즘은, 상기 계수들의 보정 범위를 미리 설정하고, 상기 최적화 기법을 사용해서 상기 보정 범위 내에서 상기 계수들을 새로 도출한다. The
상기 계수들은, 상기 건물의 건축 요소들의 열관류율, 열전달 계수, 에너지 설비의 성능 계수를 포함한다. 상기 건축 요소들은 상기 건물에 사용된 단열재, 차양, 창호 등을 포함한다. 상기 에너지 설비는 공조기, 히터 등의 열원 설비, 조명 등 전기 설비 등을 모두 포함한다. 예를 들어, 상기 건물의 창호가 노후화되었거나 교체되었을 때, 초기의 건물 에너지 모델에 적용된 창호에 대한 계수로는 정확한 에너지 성능값을 도출할 수 없기 때문에, 상기 보정 알고리즘을 통해 창호에 대한 계수를 자동 보정하는 것이다. 물론, 상기 건물의 관리자가 상기 창호의 교체 이후 상기 건물 에너지 모델의 창호에 대한 계수를 직접 바꾸는 것도 가능하나, 본 실시예에서는 상기 측정값과 상기 예측값의 차이를 통해 상기 창호에 대한 계수를 자동 보정하는 것으로 설명한다. The coefficients include the heat conduction rate of the building elements of the building, the heat transfer coefficient, and the performance coefficient of the energy facility. The building elements include insulation, awnings, windows and the like used in the building. The energy facility includes all of a heat source facility such as an air conditioner and a heater, and an electric facility such as a lighting facility. For example, when the window of the building is obsolete or replaced, it is not possible to derive an accurate energy performance value as a coefficient for the window applied to the initial building energy model. Therefore, . Of course, it is also possible that the manager of the building directly changes the coefficient for the window of the building energy model after the replacement of the window, but in the present embodiment, the coefficient for the window is corrected through the difference between the measured value and the predicted value .
이후, 상기 설정 주기가 경과하였는지 판단하고(S6), 상기 설정 주기가 경과하였다고 판단되면 상기와 같은 과정을 반복하여, 주기적으로 상기 건물 에너지 모델(10)을 보정한다.Thereafter, it is determined whether the set period has elapsed (S6). If it is determined that the set period has elapsed, the above-described process is repeated to periodically correct the
상기와 같이, 상기 건물 에너지 모델을 주기적으로 자동 보정함으로써, 실시간으로 변하는 기상 및 재실 조건을 반영하는 것은 물론이고, 상기 차양과 창호 등의 건축 요소들과, 에너지 설비의 노후화가 발생하더라도 상기 건물 에너지 모델(10)의 정확도를 유지할 수 있다. By automatically correcting the building energy model periodically as described above, not only the weather and the lengthening conditions changing in real time can be reflected, but also the building elements such as the awnings and windows, and the building energy The accuracy of the
또한, 건물 에너지 모델을 주기적으로 보정하여 정확도를 유지하면, 실제 건물 에너지 성능값과 상기 건물 에너지 모델을 이용해 계산된 에너지 성능값을 비교하여, 각종 장비의 오작동 여부를 판단할 수 있는 이점이 있다.Also, if the building energy model is periodically corrected to maintain accuracy, there is an advantage that the actual building energy performance value can be compared with the energy performance value calculated using the building energy model to judge whether or not the various equipment malfunctions.
또한, 상기 건축 요소들과, 에너지 설비의 에너지 성능 저하를 예측하거나 분석하는 것도 가능하다. 상기 건축 요소들과, 에너지 설비의 에너지 성능 저하 예측을 통해 수선 및 교체의 최적 시점을 분석하는 것도 가능하다.It is also possible to predict or analyze the energy performance degradation of the building elements and the energy facility. It is also possible to analyze the optimum point of repair and replacement by predicting the degradation of the energy performance of the building elements and the energy facilities.
한편, 도 3을 참조하면, 상기와 같이 주기적으로 보정되는 상기 건물 에너지 모델(10)에 따라 상기 건물 에너지 설비(40)가 운전되는 동안, 상기 건물의 관리자는 상기 건물의 에너지 목표를 관리할 수 있다. Referring to FIG. 3, while the
상기 건물 에너지 모델(10)에 따라 상기 건물 에너지 설비(40)가 운전되는 동안, 상기 건물 에너지 모델(10)로부터 상기 건물의 에너지 성능 데이터를 실시간으로 계산하여 예측한다. 상기 예측된 에너지 성능 데이터는 에너지 성능 예측 데이터 베이스(82)에 저장된다. (S11) Energy performance data of the building is calculated and predicted from the
상기 에너지 성능 데이터는, 상기 건물 에너지 설비(40)의 운용시 발생되는 실내 온도 변화, 실내 습도 변화, 실내 엔탈피 변화, 에너지 소비량 및 에너지 비용 중 적어도 하나 이상을 포함한다. The energy performance data includes at least one of a room temperature change, a room humidity change, an indoor enthalpy change, an energy consumption, and an energy cost generated when the
또한, 상기 센서들(50)로부터 실시간으로 상기 건물의 에너지 성능 데이터를 측정한다. 상기 측정된 에너지 성능 데이터는 에너지 성능 측정 데이터 베이스(81)에 실시간 값과 누적값으로 저장된다. (S12) Further, energy performance data of the building is measured from the
상기 예측된 에너지 성능 데이터와 상기 측정된 에너지 성능 데이터는 상기 에너지 목표관리 툴(70)에 비교하여 표시한다. (S13) The predicted energy performance data and the measured energy performance data are displayed in comparison with the energy
또한, 상기 에너지 목표 관리 툴(70)은, 상기 건물과 유사한 규모의 건물들에 대한 에너지 소비 패턴 데이터를 함께 비교할 수 있도록 표시하여, 상기 건물의 관리자가 현재 건물의 운영 상태를 정확하게 파악할 수 있도록 한다. 상기 유사한 규모의 건물들에 대한 에너지 소비 패턴 데이터는 별도의 원격 서버에 저장될 수 있다. Also, the energy
상기 건물의 관리자와 상기 에너지 목표 관리 툴(70) 중 적어도 하나는, 상기 측정된 에너지 성능 데이터와 상기 예측된 에너지 성능 데이터를 바탕으로 에너지 소비량 및 실내 쾌적도를 보다 정확하게 예측할 수 있으므로, 에너지 소비량 목표, 에너지 비용 목표 및 에너지 피크 목표 중 적어도 하나를 설정한다. 상기 에너지 소비량 목표, 에너지 비용 목표 및 에너지 피크 목표는 각각 일간, 월간, 년간으로 나뉘어 설정할 수 있다. 본 실시예에서는 에너지 소비량 목표를 설정하는 것으로 예를 들어 설명한다. (S14)At least one of the manager of the building and the energy
상기 에너지 소비량 목표가 설정되면, 상기 에너지 소비량 목표에 적합한 상기 건물 에너지 설비(40)의 작동과 상기 건물의 운영에 필요한 운전 변수들을 설정한다. (S15)When the energy consumption target is set, the operation of the
상기 에너지 소비량 목표에 따라 설정된 운전 변수들은 상기 건물 에너지 관리 시스템(32)과 상기 건물 자동화 시스템(31)을 포함하는 건물 운영 시스템(30) 및 상기 건물 에너지 설비(40) 중 어느 하나에 전송한다. 본 실시예에서는, 상기 에너지 소비량 목표에 따라 설정된 운전 변수들을 상기 건물 에너지 관리 시스템(BEMS)(32)에 전송하는 것으로 예를 들어 설명한다. (S16)The operating parameters set according to the energy consumption target are transmitted to either the
따라서, 상기 에너비 소비량 목표에 적합하게 설정된 운전 변수들에 따라 상기 건물 에너지 설비들(40)이 운전된다.(S17)Accordingly, the
상기와 같이, 상기 건물 에너지 모델(10)을 주기적으로 보정함으로써 보다 정확한 예측 및 분석이 가능해지기 때문에, 정확한 예측 및 분석을 바탕으로 에너지 소비량 목표를 설정할 수 있다. 에너지 소비량 목표를 설정함으로써, 건물의 에너지를 보다 효율적으로 절감하면서 거주자의 쾌적환경을 도모할 수 있다.
As described above, since the
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.While the present invention has been described with reference to exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and equivalent arrangements included within the spirit and scope of the appended claims. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.
10: 건물 에너지 모델 31: 건물 자동화 시스템
32: 건물 에너지 관리 시스템 40: 건물 에너지 설비
50: 센서 70: 에너지 목표 관리 툴 10: Building Energy Model 31: Building Automation System
32: Building energy management system 40: Building energy facility
50: Sensor 70: Energy target management tool
Claims (10)
상기 건물 운영 시스템이, 상기 건물 에너지 모델로부터 건물의 에너지 성능값을 계산하는 단계와;
실내외 온도센서, 실내외 습도센서, 재실 감지 센서, 상기 에너지 설비의 작동 감지센서 및 에너지 소비량 측정기를 포함하는 센서들이 건물의 에너지 성능값을 측정하는 단계와;
상기 건물 운영 시스템이, 상기 계산된 에너지 성능값과 상기 측정된 에너지 성능값을 비교하는 단계와;
상기 건물 운영 시스템이, 상기 계산된 에너지 성능값과 상기 측정된 에너지 성능값의 차이가 미리 설정된 설정 범위를 벗어나면, 상기 건물 에너지 모델의 정확도가 저하되었다고 판단하고,
상기 계산된 에너지 성능값과 상기 측정된 에너지 성능값의 차이가 최소가 되도록 상기 건물 에너지 모델에서 상기 건축 요소들의 열관류율과 열전달 계수, 상기 에너지 설비의 성능 계수를 포함한 에너지 성능관련 계수들의 조합을 반복적인 시뮬레이션을 통해 찾아내는 최적화 기법을 이용해 상기 계수들을 보정하고,
상기 계산된 에너지 성능값과 상기 측정된 에너지 성능값의 차이에 따라 상기 건축 요소의 열관류율과 열전달 계수, 상기 에너지 설비의 성능 계수를 예측하여, 상기 건축 요소와 상기 에너지 설비의 수선과 교체 시기를 판단하는 단계와;
상기 건물 운영 시스템은, 상기 건물의 에너지 설비가 운전되는 동안 상기 센서들에 의해 실시간으로 측정된 에너지 성능 데이터와, 상기 건물 에너지 모델에 따라 계산된 에너지 성능 데이터를 비교하여 표시하고, 사용자는 상기 예측된 에너지 성능 데이터에 따라 상기 에너지 소비량 목표, 에너지 비용 목표 및 에너지 피크 목표 중 적어도 하나를 설정하고, 상기 에너지 소비량 목표가 설정되면, 상기 건물 운영 시스템은, 상기 설정된 에너지 소비량 목표에 따라 상기 건물 에너지 설비의 작동과 상기 건물의 운영에 필요한 운전 변수들을 설정하고 상기 설정된 운전 변수들을 상기 건물의 건물 에너지 관리 시스템 및 건물 자동화 시스템 중 적어도 하나에 제공하여 상기 설정된 운전 변수들에 따라 상기 건물 에너지 설비의 운전이 이루어지도록 하여 건물의 에너지 목표를 관리하는 단계를 포함하는 건물 에너지 모델의 보정을 이용한 에너지 관리 방법.The building operating system is set up in accordance with an energy facility including building elements including insulation, awnings and windows, a heat source facility including an air conditioner and a heater, an electrical facility including lighting, a livelihood schedule, an operation of the energy facility Building a building energy model having building operating data including schedule, cooling, and heating set temperatures as input variables;
Wherein the building operating system calculates an energy performance value of the building from the building energy model;
An indoor / outdoor temperature sensor, an indoor / outdoor humidity sensor, an occupant detection sensor, an operation detection sensor of the energy facility, and an energy consumption amount measuring unit;
Comparing the calculated energy performance value with the measured energy performance value;
Wherein the building operating system determines that the accuracy of the building energy model is degraded if the difference between the calculated energy performance value and the measured energy performance value deviates from a predetermined setting range,
A combination of energy performance related coefficients including the heat conduction coefficient of the building elements, the heat transfer coefficient, and the performance coefficient of the energy facility in the building energy model so that the difference between the calculated energy performance value and the measured energy performance value is minimized, The coefficients are corrected using optimization techniques found through simulation,
Estimating a heat conduction rate and a heat transfer coefficient of the building element and a performance coefficient of the energy facility according to a difference between the calculated energy performance value and the measured energy performance value to determine repair and replacement times of the building element and the energy facility ;
Wherein the building operation system compares and displays energy performance data measured in real time by the sensors while the energy facility of the building is operating and energy performance data calculated according to the building energy model, Wherein the building operating system sets at least one of the energy consumption target, the energy cost target, and the energy peak target in accordance with the set energy consumption data, and the building operation system sets at least one of the energy consumption target, And the operation parameters necessary for the operation of the building are set and the set operating parameters are provided to at least one of the building energy management system and the building automation system of the building to operate the building energy equipment according to the set operating parameters So that A method of energy management using the correction of a building energy model, including the steps of managing a building energy target.
상기 비교하는 단계는,
미리 설정된 설정 주기에 따라 이루어지는 건물 에너지 모델의 보정을 이용한 에너지 관리 방법.The method according to claim 1,
Wherein the comparing comprises:
A method of energy management using correction of a building energy model according to a predetermined set period.
상기 비교하는 단계는,
상기 건물의 건축 요소들과, 에너지 설비 중 어느 하나의 교체시 이루어지는 건물 에너지 모델의 보정을 이용한 에너지 관리 방법.The method according to claim 1,
Wherein the comparing comprises:
Wherein the building energy of the building is corrected by replacing any one of the building elements and the energy facility.
상기 보정은, 상기 계수들의 보정 범위를 미리 설정한 후 상기 보정 범위내에서 상기 계수를 보정하는 건물 에너지 모델의 보정을 이용한 에너지 관리 방법.The method according to claim 1,
Wherein the correction is performed by using a correction of a building energy model that sets the correction range of the coefficients in advance and then corrects the coefficient within the correction range.
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Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101764673B1 (en) * | 2016-06-02 | 2017-08-03 | 주식회사 아이콘트롤스 | Energy Load Estimation Device, Method, and Computer-Readable Medium |
| KR20180028816A (en) * | 2016-09-09 | 2018-03-19 | 한국에너지기술연구원 | Method and apparatus for making energy-simulation-model and, method and apparatus for managing building energy by using the energy-simulation-model |
| KR101892118B1 (en) * | 2017-02-14 | 2018-10-05 | 한국에너지기술연구원 | Apparatus and method for measuring energy usage using a temperature sensor, and method for recommending home appliance using the energy usage |
| CN110751402A (en) * | 2019-10-23 | 2020-02-04 | 北京工业大学 | Green building energy consumption quota determining method based on control strategy |
| KR20200043781A (en) * | 2018-10-18 | 2020-04-28 | 부산대학교 산학협력단 | Energy management system for exhibition hall considering environment and occupancy changes |
| WO2021141189A1 (en) * | 2020-01-08 | 2021-07-15 | 엘지전자 주식회사 | Building equipment energy management control system and control method therefor |
| KR102279351B1 (en) * | 2020-11-27 | 2021-07-20 | 성한 주식회사 | A fault diagnosis method of based ai on optimization of air conditioner |
| KR102503361B1 (en) * | 2022-01-28 | 2023-02-24 | (주)한일엠이씨 | System and method for estimating thermal performance of building envelope |
| CN116579506A (en) * | 2023-07-13 | 2023-08-11 | 陕西通信规划设计研究院有限公司 | Building energy consumption data intelligent management method and system based on big data |
| KR102595959B1 (en) * | 2022-09-01 | 2023-10-30 | 사단법인한국환경건축연구원 | Analysis system for anti-condensation performance of curtail wall and methoe thereof |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003216715A (en) * | 2002-01-22 | 2003-07-31 | Toshiba Corp | Device for evaluating and monitoring building energy saving |
| KR20100065442A (en) * | 2008-12-08 | 2010-06-17 | 성균관대학교산학협력단 | Double facade system and simulation model self-calibrating method thereof |
| KR20130049254A (en) * | 2011-10-19 | 2013-05-14 | 김태민 | The intelligent building integrated automatic control and energy goal management system based on 3-dimensional modeling and the method thereof |
| KR20140088258A (en) | 2012-12-28 | 2014-07-10 | 주식회사 에스원 | Building energy management system considered person load |
-
2014
- 2014-09-24 KR KR1020140127587A patent/KR101589262B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003216715A (en) * | 2002-01-22 | 2003-07-31 | Toshiba Corp | Device for evaluating and monitoring building energy saving |
| KR20100065442A (en) * | 2008-12-08 | 2010-06-17 | 성균관대학교산학협력단 | Double facade system and simulation model self-calibrating method thereof |
| KR20130049254A (en) * | 2011-10-19 | 2013-05-14 | 김태민 | The intelligent building integrated automatic control and energy goal management system based on 3-dimensional modeling and the method thereof |
| KR20140088258A (en) | 2012-12-28 | 2014-07-10 | 주식회사 에스원 | Building energy management system considered person load |
Cited By (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101764673B1 (en) * | 2016-06-02 | 2017-08-03 | 주식회사 아이콘트롤스 | Energy Load Estimation Device, Method, and Computer-Readable Medium |
| KR20180028816A (en) * | 2016-09-09 | 2018-03-19 | 한국에너지기술연구원 | Method and apparatus for making energy-simulation-model and, method and apparatus for managing building energy by using the energy-simulation-model |
| KR102539203B1 (en) | 2016-09-09 | 2023-06-02 | 한국에너지기술연구원 | Method and apparatus for making energy-simulation-model and, method and apparatus for managing building energy by using the energy-simulation-model |
| KR101892118B1 (en) * | 2017-02-14 | 2018-10-05 | 한국에너지기술연구원 | Apparatus and method for measuring energy usage using a temperature sensor, and method for recommending home appliance using the energy usage |
| KR20200043781A (en) * | 2018-10-18 | 2020-04-28 | 부산대학교 산학협력단 | Energy management system for exhibition hall considering environment and occupancy changes |
| KR102170522B1 (en) * | 2018-10-18 | 2020-10-27 | 부산대학교 산학협력단 | Energy management system for exhibition hall considering environment and occupancy changes |
| CN110751402B (en) * | 2019-10-23 | 2022-05-24 | 北京工业大学 | Green building energy consumption quota determining method based on control strategy |
| CN110751402A (en) * | 2019-10-23 | 2020-02-04 | 北京工业大学 | Green building energy consumption quota determining method based on control strategy |
| WO2021141189A1 (en) * | 2020-01-08 | 2021-07-15 | 엘지전자 주식회사 | Building equipment energy management control system and control method therefor |
| CN114930375A (en) * | 2020-01-08 | 2022-08-19 | Lg电子株式会社 | Energy management control system and control method for building equipment |
| KR102279351B1 (en) * | 2020-11-27 | 2021-07-20 | 성한 주식회사 | A fault diagnosis method of based ai on optimization of air conditioner |
| KR102503361B1 (en) * | 2022-01-28 | 2023-02-24 | (주)한일엠이씨 | System and method for estimating thermal performance of building envelope |
| KR102595959B1 (en) * | 2022-09-01 | 2023-10-30 | 사단법인한국환경건축연구원 | Analysis system for anti-condensation performance of curtail wall and methoe thereof |
| CN116579506A (en) * | 2023-07-13 | 2023-08-11 | 陕西通信规划设计研究院有限公司 | Building energy consumption data intelligent management method and system based on big data |
| CN116579506B (en) * | 2023-07-13 | 2023-09-19 | 陕西通信规划设计研究院有限公司 | Building energy consumption data intelligent management method and system based on big data |
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