요약
건물 에너지 소비의 약 30%가 낭비된다는 사실을 알고 계셨나요? 기존의 에너지 효율 평가는 전체 소비량만을 고려하여 구체적인 개선 방안을 제시하지 못했습니다. 이제 IoT 기반 센서 네트워크를 통해 각 공간의 에너지 사용 데이터를 실시간으로 수집하고, 빅데이터 분석을 적용하여 에너지 소비 패턴을 세밀하게 파악할 수 있습니다. 이를 통해 에너지 낭비를 줄이고 비용을 절감하는 구체적인 전략을 수립할 수 있습니다.
기본 정보
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특허명: 확장형 공간 단위 에너지 벤치마크 개발장치 및 그 동작 방법
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발명자: 구충완 교수
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출원번호: 10-2021-0023528
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등록번호: 10-2330165
상세 정보
배경 기술
배경 설명
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기존의 건물 에너지 효율 평가는 건물 전체의 총 에너지 소비량만을 고려하여 각 공간의 세부적인 에너지 사용 패턴을 파악하기 어려움.
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연간 또는 월간 단위의 고정된 시간 범위로 에너지 소비를 분석하여 시간별로 발생하는 소비 변화나 피크 타임 등을 세밀하게 반영하지 못함.
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에너지 등급은 건물의 에너지 효율이 우수하거나 열등하다는 것만 제시하고, 구체적인 원인이나 개선 필요 영역을 명확히 제시하지 않음.
기존 기술의 문제점
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건물 내 재실자가 사용하는 개별 공간의 운영 스케줄과 기기별 소비 특성을 고려하지 않아 에너지 낭비가 발생하고 효율적인 관리가 어려움.
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공간 레벨에서의 에너지 소비 분석이 이루어지지 않아 상세한 에너지 소비 패턴을 파악할 수 없으며, 이는 에너지 효율 개선을 위한 구체적인 전략 수립을 방해함.
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실시간 데이터 수집이 어려워 에너지 소비의 변동성을 즉각적으로 파악하지 못하고, 이는 에너지 소비량의 급격한 증가에 신속하게 대응하지 못하는 문제를 초래함.
기술의 필요성
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에너지 효율을 향상시키기 위해서는 공간, 시간, 기기의 다각적인 관점에서 상세한 분석이 필요하며, 이를 통해 에너지 소비의 비효율적 요인을 정확히 식별할 수 있음.
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IoT 기반 센서 네트워크를 활용하면 실시간으로 공간 단위의 에너지 소비 데이터를 수집하여 보다 세밀한 에너지 사용 현황 파악이 가능함.
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실시간 빅데이터 분석을 통해 확장 가능한 공간 단위의 에너지 벤치마크를 도출할 수 있으며, 이는 에너지 효율 개선을 위한 구체적인 전략 수립에 활용될 수 있음.
구현 방법
기술의 원리
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본 기술은 사물인터넷(IoT) 기반 센서 네트워크를 활용하여 건물 내 각 방의 에너지 소비 데이터를 실시간으로 수집함. 기존의 건물 전체나 층 단위 접근이 아닌 공간 레벨에서 데이터를 수집하여 더욱 상세한 에너지 소비 패턴 분석이 가능함
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수집된 에너지 소비 데이터는 빅데이터 분석 기법을 통해 시간대별, 기기별로 세분화하여 에너지 소비 패턴을 분석함. 이를 통해 에너지 소비의 변동성이 큰 시간이나 기기를 파악하여 효율 개선에 집중할 수 있음
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분석된 에너지 소비 패턴은 클러스터링 알고리즘을 적용하여 유사한 패턴끼리 그룹화함. 이를 통해 에너지 소비 특성을 이해하고, 효율 개선을 위한 전략 수립에 활용할 수 있음
구체적인 구현 방법
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건물 내 각 방에 IoT 센서를 설치하여 조명, 전자 기기, 냉방 및 난방 기기 등의 에너지 소비 데이터를 실시간으로 수집함. 센서는 유무선 통신망을 통해 중앙 서버와 연결되어 데이터를 전송함
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수집부에서 수집된 데이터는 빅데이터 분석 플랫폼에서 처리되며, 시간대별로 데이터를 세분화하여 에너지 소비 패턴의 변동성을 파악함. 또한, 기기별로 에너지 소비량을 분류하여 상세한 분석을 수행함
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분석부는 수집된 데이터를 기반으로 클러스터링 기법을 적용하여 유사한 에너지 소비 패턴을 가진 그룹으로 나눔. 이를 통해 각 그룹의 에너지 소비 특성을 이해하고, 에너지 벤치마크를 도출함
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도출부에서 생성된 에너지 벤치마크는 건물의 에너지 효율 개선을 위한 구체적인 전략 수립에 활용됨. 관리자는 벤치마크를 바탕으로 에너지 소비가 높은 시간이나 기기를 식별하고, 효율 개선 방안을 적용할 수 있음
기술의 장점
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본 기술은 공간 레벨에서 에너지 소비 데이터를 수집하여 기존 방식보다 더욱 상세하고 정확한 에너지 소비 패턴을 파악할 수 있음. 이를 통해 에너지 효율 개선을 위한 전략 수립이 용이해짐
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실시간 데이터 수집 및 분석을 통해 에너지 소비의 변동성이 큰 시간이나 기기를 신속히 파악할 수 있어 즉각적인 대응이 가능함. 이는 에너지 낭비를 줄이고 비용 절감에 기여함
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클러스터링을 통한 에너지 소비 패턴 분석은 유사한 특성을 가진 그룹을 식별하여 체계적인 에너지 관리가 가능하게 함. 이는 건물 전체의 에너지 효율을 향상시키는 데 도움을 줌
실험 및 결과
실험의 목적
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실시간 빅데이터 분석을 통해 확장 가능한 공간 단위 에너지 벤치마크를 개발하는 것이 주요 목적임.
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공간, 시간, 기기의 다양한 측면에서 에너지 소비 패턴을 상세히 분석하여 건물 에너지 효율 개선을 지원하고자 함.
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IoT 기반 센서 네트워크를 활용하여 건물 내 재실자의 생활 공간에서 에너지 소비 데이터를 실시간으로 수집하고자 함.
실험 방법 및 과정
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수집부에서는 IoT 센서를 건물 내 각 방에 설치하여 조명, 전자 기기, 냉난방 기기의 에너지 소비 데이터를 시간대별로 수집함.
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수집된 데이터는 평균 에너지 소비량의 차이를 기반으로 공간 운영일과 비운영일로 구분됨.
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분석부에서는 공간 운영일의 에너지 소비 데이터를 월별로 세분화하고, 에너지 소비 패턴을 분석함.
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기기별 에너지 소비 데이터를 세분화하여 k-평균 알고리즘을 적용, 유사한 소비 패턴을 가진 클러스터로 분류함.
실험 결과
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에너지 소비 패턴은 계절별, 월별, 기기별로 큰 차이를 보였으며, 여름철에는 냉방 기기의 소비가 전체의 75.08%를 차지함.
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겨울철에는 난방 기기의 에너지 소비가 증가하여 아침 시간대의 소비량이 크게 늘어남.
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클러스터링 결과를 통해 에너지 소비 변동이 큰 시점을 파악하여 집중 관리 포인트를 도출할 수 있었음.
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이를 통해 에너지 효율 개선을 위한 구체적인 전략을 수립하는 것이 가능해졌음.
활용 방안 및 기대효과
활용 방안
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IoT 기반 센서 네트워크를 통해 건물 내 각 공간의 에너지 소비 데이터를 실시간으로 수집함. 이를 활용하여 공간별 에너지 사용 현황을 상세히 파악하고, 효율적인 에너지 관리 전략을 수립할 수 있음.
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건물 관리 시스템과 연계하여 에너지 벤치마크를 적용함으로써 에너지 소비 패턴을 분석하고 최적의 운영 방안을 도출할 수 있음. 이를 통해 건물의 에너지 효율성을 향상시키고 운영 비용을 절감할 수 있음.
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학교, 병원, 사무실 등 에너지 소비량이 많은 건물에 적용하여 에너지 절감 효과를 극대화할 수 있음. 공간 단위의 세밀한 분석을 통해 특정 시간대나 기기에 집중적인 관리가 가능함.
기대효과
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공간 및 기기별 에너지 소비 패턴을 상세히 분석함으로써 불필요한 에너지 낭비를 줄이고, 효율적인 에너지 사용을 통해 비용 절감 효과를 기대할 수 있음.
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에너지 소비 감소로 인한 탄소 배출량 저감으로 환경 보호와 지속 가능한 발전에 기여함. 이는 기업의 친환경 이미지 제고와 사회적 책임 이행에도 도움이 됨.
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실시간 에너지 모니터링을 통해 재실자의 쾌적한 환경을 조성하고, 생산성과 만족도를 향상시킬 수 있음. 이는 건물 이용자의 편의성을 높이고 전반적인 서비스 품질을 개선함.
시장 동향
건물 에너지 관리 시스템(BEMS) 시장 동향
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글로벌 IoT 센서 시장 동향
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IoT 센서의 응용분야
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건물 에너지 효율 평가 시스템의 구성 요소 및 트렌드
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대표도면
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