Seo, Si-O;Baek, Seung-Yong;Keum, Doyeop;Ryu, Seungwan;Cho, Choong-Ho
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2676-2689
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2013
Due to increased consumption of energy in the building environment, the building energy management systems (BEMS) solution has been developed to achieve energy saving and efficiency. However, because of the shortage of building energy management specialists and incompatibility among the energy management systems of different vendors, the BEMS solution can only be applied to limited buildings individually. To solve these problems, we propose a building cluster based remote energy monitoring and management (EMM) system and its functionalities and roles of each sub-system to simultaneously manage the energy problems of several buildings. We also introduce a novel energy demand forecasting algorithm by using past energy consumption data. Extensive performance evaluation study shows that the proposed regression based energy demand forecasting model is well fitted to the actual energy consumption model, and it also outperforms the artificial neural network (ANN) based forecasting model.
전 세계적으로 에너지 사용량이 증가함에 따라 지구온난화와 같은 환경문제가 초래되었으며, 이에 각국은 협정·협약을 통한 에너지 산업의 탈탄소화와 함께 화석 에너지를 신재생에너지로 빠르게 전환 중이다. 발전량이 급변하는 신재생에너지 보급 확대에 따라 효율적인 에너지 관리의 필요성이 대두되는 한편, AI 기술이 발전함에 따라 에너지 관리 분야와 결합한 AI 기반 빌딩 에너지 관리 시스템(Building Energy Management System, BEMS)의 연구 및 개발이 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 강화학습 기법중 Multi-Armed Bandit(MAB) 알고리즘을 활용하여 빌딩 각 방의 조명시스템 전력사용량을 효율적으로 관리함과 동시에 사용자들의 불쾌지수를 최소화할 수 있는 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 성능을 검증한다.
전 세계적으로 빌딩 에너지 세이빙에 대한 관심이 증가하고 있으며, BEMS(Building Energy Management System)을 효율적으로 운용하기 위한 IT 기술에 대한 연구를 지속적으로 진행하고 있다. 최근 LED 조명기술의 발전으로 LED를 제어하여 에너지 절감효과를 극대화 할 수 있으며 BEMS에 이러한 LED 조명 제어기술들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 건물에 설치되어 있는 IP 카메라와 Adaptive GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 BEMS용 LED 조명제어에 대한 시스템을 제안하였다. 설계한 구조를 기반으로 빌딩의 영상을 실시간으로 모니터링하고, 동적 객체를 영상추적하며, 다수의 객체를 클러스터링하고 인체 이동을 감지하여 LED 조명을 제어하는 기능을 제안하고, 관련 Software 개발을 통해 구현가능성을 입증하였다.
전 세계적으로 전력 소비량이 꾸준히 증가하고 있으며, 특히 빌딩의 전력 소비 비율은 세계 전력 소비 비율의 20% 이상을 차지할 만큼 그 비중이 크다. 이에 따라 빌딩에서의 전력 소비를 효율적으로 관리하는 빌딩 에너지 관리 시스템(BEMS, Building Energy Management System)의 연구 및 개발이 활발히 진행되고 있으며, 특히 최근에는 인공지능 기술의 발달로 인해 Smart BEMS 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 강화학습 기반 V2G(Vehicle-to-Grid) Station 연계형 스마트 에너지 빌딩 전력 제어 기법을 제안한다. 실제 빌딩의 전력량 데이터 기반 성능평가 결과, 학습이 진행됨에 따라 빌딩에서의 전력 요금이 감축하는 것을 확인하였다.
현재까지 피크완화 및 에너지 절감을 위해 한국전력공사 120여개 사옥에 K-BEMS (KEPCO Building Energy Management System)가 운영 중이다. 이 시스템은 PV, PCS, BESS, EMS 등으로 구성되어 있으며 건물에너지 수요예측을 기반으로 BESS, PV 등을 활용하여 에너지 관리를 도모하고 있다. 이 시스템은 단기 과거데이터에 신경망기법을 단순 적용하여 수요를 예측함에 따라 예측 정확도가 높지 않고 운영자 수작업을 통한 BESS 충방전으로 피크 저감이 곤란하며 운영 경제성 제고가 어려운 실정이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전력연구원에서는 2016년부터 3년간 연구과제를 수행하였는데 이를 통해 에러를 최소화하며 높은 신뢰도를 가지는 실시간 수요예측기법과 이에 기반한 BESS충방전 최적화 자동화 기술 개발, 성능을 검증하였기에 이를 본 논문에서 소개하고자 한다.
본 논문은 건물 에너지 저감을 위하여 이기종 인터페이스를 통합한 스마트 게이트웨이, 웹서버 그리고 건물 에너지 관리 시스템 구현방법에 대하여 기술하였으며 제안된 시스템은 건물 내의 에너지 저감을 위하여 서비스 모델과 운영 알고리즘을 적용하여 최대전력과 전력사용량 감축방법을 소개한다.
'기후 위기에 대처하기 위한 탄소 중립 및 녹색 성장에 관한 기본법' 이 제정됨에 따라, 탄소중립 달성을 위한 다양한 부문별 계획들(NDC)이 시행되고 있다. 학교시설은 '제로에너지건축물 인증'의 의무대상 건축물이며, 공공기관 건축물 중 가장 높은 비중을 차지하는 건물로, 탄소중립 시나리오의 건물부문에서 주요한 역할을 한다. 본 연구는 이러한 학교시설의 건물에너지관리시스템 보급 활성화 및 효율적인 운영관리를 위한 기초자료 제공을 위하여, 최근 에너지사용 동향과 제로에너지수준을 다양한 방면에서 분석하였으며, 학교시설에 적용된 BEMS의 효과 및 사용자 의견을 조사하였다.
에너지 절감을 위해 다양한 분야에서 노력을 기울이고 있지만 전체 에너지 사용량의 약 20% 이상을 차지하는 건물 분야는 정부의 정책과 제도적인 지원 하에 에너지 절감활동을 활발하게 진행하고 있다. 특히 $3000m^2$ 이상의 중대형 건물의 경우 BEMS(Building Energy Management System)기반의 건물에너지 관리가 의무화 될 예정이다. 하지만 기존 BEMS의 경우 특정 기업에 의한 단독 솔루션 형태로 제공되고 있어 BEMS간 데이터 상호호환성을 보장하지 않고, 단순 모니터링 기능에 의존하여 저장/관리 되지 않고 버려지는 데이터들이 많아 차후 문제가 발생한 경우 과거 데이터를 통한 분석 작업에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 건물에너지 통합관리 측면에서 원격지에 설치된 다양한 BEMS들의 센서/미터 데이터들을 웹을 통해 수집하고 데이터 웨어하우스에 저장/관리되며 건물에너지 통계, 분석 및 진단을 가능하도록 하는 데이터 웨어하우스 기반의 원격 건물에너지 통합 관리 시스템 설계에 대해 서술한다.
건물 부문의 에너지 절약방안으로 신재생에너지를 이용한 에너지 관리 시스템을 제안하고자 한다. 신재생에너지를 이용한 BEMS(Building and Enviromental Management System)를 설계하고, 이것을 구현하기 위한 Software Framework 를 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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