KR20230116105A - A digital twin platform that supports energy management and optimization of buildings that consume a lot of energy - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 디지털 트윈 플랫폼에 관한 것으로서, 특히 건물전체정보 파트(part)와 건물설비정보 파트(part)와 센서부에서 전달되는 정보 데이터가 디지털 트윈 플랫폼에 전달되며, 에너지 플랫폼 허브에서는 각 정보 데이터를 통해 건물에 포함되는 층/구분공간(zone)/설비를 포함하는 각 구성요소의 에너지 소비량을 연산하고, 객체 모델링부를 통해 각 구성요소에 대한 가상화 모델링 작업을 진행하며, 에너지 제어부에서는 건물의 전체 에너지 소비량에 따라 최적 제어를 수행하고, 디지털 트윈 플랫폼에서는 객체 모델링부에 의해 디지털 트윈(Digital Twin)을 구현하고, 상기 에너지 플랫폼 허브에서 연산된 에너지 소비량을 디지털 트윈의 가상 모델링 데이터로 출력하는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼에 관한 것이다. The present invention relates to a digital twin platform, and in particular, information data transmitted from an overall building information part, a building facility information part, and a sensor unit are transmitted to the digital twin platform, and each information data is transmitted to the energy platform hub. calculates the energy consumption of each component, including floors/zones/facility included in the building, and virtualizes modeling for each component through the object modeling unit, and the energy control unit calculates the total energy consumption of the building Energy consumption that performs optimal control according to the amount of consumption, implements the digital twin by the object modeling unit in the digital twin platform, and outputs the calculated energy consumption in the energy platform hub as virtual modeling data of the digital twin. It is about a digital twin platform that supports building energy management and optimization.
또한, 본 발명은 시뮬레이터부에서는 모의시험을 통해 에너지 최적제어를 위한 반복적인 테스트를 수행하며, 상태고장감시부를 통해 상기 건물설비정보 파트 및 센서부의 정보 데이터에 포함된 각 설비 및 센서의 상태 및 고장여부를 실시간을 감시하는 있는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼에 관한 것이다.In addition, in the present invention, the simulator unit performs repetitive tests for optimal energy control through simulation tests, and the status and failure of each facility and sensor included in the information data of the building equipment information part and sensor unit through the state failure monitoring unit It is about a digital twin platform that supports energy management and optimization of buildings that monitor energy consumption in real time.
일반적으로 디지털 트윈(digital twin)이란, 현실세계의 기계나 장비, 사물 등을 컴퓨터 속 가상세계에 구현한 것으로서, 가상공간에 실물과 똑같은 물체(쌍둥이)를 만들어 다양한 모의시험(시뮬레이션)을 통해 검증해 보는 기술을 말한다. In general, a digital twin is a real world machine, equipment, object, etc. implemented in a virtual world in a computer, and verified through various simulation tests by creating objects (twins) identical to the real world in the virtual space. refers to the technique of
디지털 트윈 기술은 미국 가전업체인 제너럴 일렉트릭(GE)이 주창한 개념으로 2000년대 들어 제조업에 도입되기 시작했으며 항공, 건설, 헬스케어, 에너지, 국방, 도시설계 등 다양한 분야에서도 활용되고 있으며, 실제 제품을 만들기 전 모의시험을 통해 발생할 수 있는 문제점을 파악하고 이를 해결하기 위해 활용될 수도 있다. Digital twin technology is a concept advocated by General Electric (GE), an American home appliance company, and has been introduced to manufacturing in the 2000s. It is also being used in various fields such as aviation, construction, healthcare, energy, defense, and urban design. It can also be used to identify and solve problems that may occur through mock tests before making a design.
예를 들어 항공기가 비행하면서 겪게 되는 환경 정보를 수집해 디지털 트윈에 적용하면 환경이 항공기에 미치는 영향을 파악하고 기기 고장을 예측할 수 있다. 3차원 설계 프로그램을 사용하고 사물인터넷(IoT)을 통해 방대한 양의 정보를 수집할 수 있게 되면서 디지털 트윈의 정확도가 높아지고 있다.For example, by collecting environmental information that an aircraft experiences while flying and applying it to a digital twin, it is possible to understand the effect of the environment on the aircraft and predict device failure. With the use of 3D design programs and the ability to collect vast amounts of information through the Internet of Things (IoT), the accuracy of digital twins is increasing.
디지털 트윈 기술을 활용하면 가상세계에서 장비, 시스템 등의 상태를 모니터링하고 유지·보수 시점을 파악해 개선할 수 있다. 가동 중 발생할 수 있는 다양한 상황을 예측해 안전을 검증하거나 돌발 사고를 예방해 사고 위험을 줄일 수도 있다. 또한 생산성 향상, 장비 최적화 등의 결과를 가져올 수 있고 시제품 제작에 들어가는 비용과 시간을 대폭 절감할 수 있다.By using digital twin technology, it is possible to monitor the status of equipment and systems in the virtual world, identify maintenance and repair points, and improve them. It can predict various situations that may occur during operation to verify safety or reduce the risk of accidents by preventing unexpected accidents. In addition, productivity improvement and equipment optimization can be brought about, and the cost and time required for prototyping can be significantly reduced.
최근에는 가상공간에 실제 도시와 동일한 도시를 구축하고 여기에서 인구 분포, 안전, 복지, 환경, 상권, 교통 등 각종 도시행정을 먼저 시험해 검증하는 데에도 디지털 트윈 기술이 활용되고 있다. 가상공간에 디지털 트윈이 구축되면 정책을 실제 도시에 도입하기 전에 효율성을 검증하고 부족한 부분을 보완할 수 있다. 예를 들면 도시에 도로를 만들면 실제 주변 교통량에 어떤 영향을 주는지 등을 도로 구축 전에 파악할 수 있게 된다.Recently, digital twin technology is also being used to build a city identical to a real city in virtual space and test and verify various city administrations such as population distribution, safety, welfare, environment, commercial district, and transportation. When a digital twin is built in the virtual space, the efficiency of the policy can be verified and the shortcomings can be supplemented before introducing the policy to the actual city. For example, if a road is built in a city, it will be possible to figure out how it actually affects the traffic volume in the surrounding area before building the road.
국내에서는 세종시가 스마트시티 디지털 트윈 플랫폼을 한국전자통신연구원(ETRI)과 함께 개발해 세종시에 적용할 계획이다. 또 전주시는 안전하고 편리한 도시를 만들기 위해 한국국토정보공사와 협력해 전주시의 행정 데이터와 한국국토정보공사의 IT를 접목시킨 디지털 트윈 도시를 만들기로 했으나, 아직 에너지 절감을 위한 건물 플랫폼에는 아직 적용된 바가 없다. In Korea, Sejong City plans to develop a smart city digital twin platform with the Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI) and apply it to Sejong City. In addition, Jeonju City decided to create a digital twin city that combines the administrative data of Jeonju City and Korea Land Information Corporation's IT in cooperation with the Korea Land and Geospatial Information Corporation to create a safe and convenient city, but it has not yet been applied to the building platform for energy saving. does not exist.
예를 들어, 특허공개 제1020200144998호 (디지털 트윈을 이용하여 가상센서를 구현하는 컴퓨팅 시스템 및 이를 이용한 실시간 데이터 수집방법)(이하, '선행기술1'이라 함)에서는 디지털 트윈을 이용하여 센서 기반 데이터를 수집하고, 데이터를 확장하여 모델을 고도화하는 기술을 제안하고 있으나, 위 선행기술1은 실제의 물리센서가 작동하지 않거나, 실제 물리센서가 설치되지 못하는 위치에 가상 센서를 구현하고, 가상 센서를 기반으로 하여 시스템에 대한 디지털 트윈 모델을 제공하기 위한 것일뿐, 건물내 에너지 부하에 따른 실제 에너지 소비량을 예측하는 기술적 사상과는 전혀 연관성이 없었다.For example, in Patent Publication No. 1020200144998 (Computing system implementing virtual sensor using digital twin and real-time data collection method using the same) (hereinafter referred to as 'Prior Art 1'), sensor-based data using digital twin However, the above prior art 1 implements a virtual sensor in a location where the actual physical sensor does not operate or the actual physical sensor cannot be installed, and the virtual sensor It was only intended to provide a digital twin model for the system based on the system, and was not related at all to the technical idea of predicting actual energy consumption according to the energy load in the building.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 건물전체정보 파트(part)와 건물설비정보 파트(part)와 센서부에서 전달되는 정보 데이터가 디지털 트윈 플랫폼에 전달되며, 에너지 플랫폼 허브에서는 각 정보 데이터를 통해 건물에 포함되는 층/구분공간(zone)/설비를 포함하는 각 구성요소의 에너지 소비량을 연산하고, 객체 모델링부를 통해 각 구성요소에 대한 가상화 모델링 작업을 진행하며, 에너지 제어부에서는 건물의 전체 에너지 소비량에 따라 최적 제어를 수행하고, 디지털 트윈 플랫폼에서는 객체 모델링부에 의해 디지털 트윈(Digital Twin)을 구현하고, 상기 에너지 플랫폼 허브에서 연산된 에너지 소비량을 디지털 트윈의 가상 모델링 데이터로 출력하는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼을 제공함에 그 목적이 있다. The present invention is to solve the above problems, and the information data transmitted from the building information part, the building equipment information part, and the sensor unit are transmitted to the digital twin platform, and each information is transmitted to the energy platform hub. Through the data, the energy consumption of each component including the floor/zone/facility included in the building is calculated, and the virtualization modeling work for each component is performed through the object modeling unit. Optimum control is performed according to the total energy consumption, the digital twin platform implements the digital twin by the object modeling unit, and the energy consumption calculated in the energy platform hub is output as virtual modeling data of the digital twin. Its purpose is to provide a digital twin platform that supports energy management and optimization of high-consumption buildings.
또한, 본 발명은 시뮬레이터부에서는 가상 실험을 통해 에너지 최적제어를 위한 반복적인 테스트를 수행하며, 상태고장감시부를 통해 상기 건물설비정보 파트 및 센서부의 정보 데이터에 포함된 각 설비 및 센서의 상태 및 고장여부를 실시간을 감시하는 있는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼을 제공함에 다른 목적이 있다. In addition, in the present invention, the simulator unit performs repetitive tests for optimal energy control through virtual experiments, and the status and failure of each facility and sensor included in the information data of the building equipment information part and the sensor unit through the state failure monitoring unit. Another purpose is to provide a digital twin platform that supports energy management and optimization of buildings that monitor energy consumption in real time.
본 발명에 의한 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼은 건물에 대한 세부 사항의 정보 데이터를 포함하는 건물전체정보 파트와; 건물내에 설치된 설비스펙의 정보 데이터를 포함하는 건물설비정보 파트와; 건물내 에너지 흐름에 대한 온도 및 습도를 포함하는 환경조건과 쾌적지표에 대한 환경조건을 실시간으로 검출하는 복수의 센서로 이루어진 센서부와; 상기 건물전체정보 파트와 건물설비정보 파트에서 전달된 정보 데이터를 통해 각각의 에너지 부하 및 에너지 소비량을 연산하는 에너지 플랫폼 허브와; 상기 건물전체정보 파트에서 전달된 정보 데이터에 의해 3D 또는 2D의 가상화 모델링 작업을 진행하는 객체 모델링부와; 상기 건물설비정보 파트 및 센서부에서 전달되는 정보 데이터와 시뮬레이터부에서 전달된 최적화 정보를 통해 건물의 전체 에너지 흐름을 콘트롤하는 에너지 제어부와; 건물전체정보 파트와 건물설비정보 파트 및 센서부에서 전달된 정보 데이터를 통해 건물 에너지 부하를 예측하고, 에너지 소비를 최적화하는 시뮬레이터부와; 상기 건물설비정보 파트 및 센서부의 정보 데이터에 포함된 각 설비 및 센서의 상태 및 고장여부를 실시간을 감시하는 상태고장감시부; 상기 건물전체정보 파트와 건물설비정보 파트에서 전달된 정보 데이터를 통해 상기 객체 모델링부에 의해 디지털 트윈(Digital Twin)을 구현하고, 상기 에너지 플랫폼 허브에서 연산된 에너지 소비량을 디지털 트윈의 가상 모델링 데이터로 출력하는 디지털 트윈 플랫폼과; 상기 디지털 트윈 플랫폼에서 구현되는 가상 모델링 데이터를 모니터에 표출하는 디스플레이부; 를 포함하여 구성되는 것을 그 기술적 특징으로 한다. A digital twin platform supporting energy management and optimization of energy consuming buildings according to the present invention includes an overall building information part including detailed information data about the building; A building facility information part including information data of facility specifications installed in a building; a sensor unit composed of a plurality of sensors that detects environmental conditions including temperature and humidity for energy flow within the building and environmental conditions for comfort indicators in real time; an energy platform hub that calculates each energy load and energy consumption through information data transmitted from the entire building information part and the building facility information part; an object modeling unit that performs 3D or 2D virtualization modeling based on the information data transmitted from the entire building information part; an energy control unit that controls the overall energy flow of the building through the information data transmitted from the building facility information part and the sensor unit and the optimization information transmitted from the simulator unit; A simulator unit for predicting building energy load and optimizing energy consumption through information data transmitted from the building overall information part, the building facility information part, and the sensor unit; a state failure monitoring unit that monitors in real time the status and failure of each facility and sensor included in the information data of the building facility information part and sensor unit; A digital twin is implemented by the object modeling unit through the information data transmitted from the entire building information part and the building equipment information part, and the energy consumption calculated in the energy platform hub is converted into virtual modeling data of the digital twin. a digital twin platform that outputs; a display unit displaying virtual modeling data implemented in the digital twin platform on a monitor; Its technical characteristics are that it is configured to include.
본 발명에 의한 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼은 디지털 트윈, AI, IoT, 빅데이터 기술과 EMS(Energy Management System)기술의 접목을 통해 건물 에너지 관리 부문 신기술 개발로 인한 기술 시장 선점 가능하고, 디지털 트윈 기술을 통한 실시간 빌딩 에너지 지표를 관리하고, 분리된 빌딩 관 리 시스템의 통합을 통한 체계적인 통합 빌딩 에너지 데이터 분석 및 최적화가 가능한 효과가 있다.The digital twin platform that supports energy management and optimization of energy-consuming buildings according to the present invention is a digital twin, AI, IoT, big data technology and EMS (Energy Management System) technology. It is possible to preoccupy the technology market, manage real-time building energy indicators through digital twin technology, and systematically analyze and optimize building energy data through the integration of separate building management systems.
또한, 건물 에너지 최적화 알고리즘을 기반으로 반복적인 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있으며, 디지털 트윈 기반의 건물에 동시 표출을 통해 보다 효과적인 최적화 알고리즘을 개선할 수 있으며, 건물의 에너지 시스템에 대한 이상징후 검출 및 진단, 일반건물의 요소별 에너지 사용량 및 에너지설비시스템의 물리적 변수, 제어변수 등의 분석을 통한 최적화 제어기술 구현이 가능한 장점이 있다.In addition, iterative simulation results can be obtained based on building energy optimization algorithms, and more effective optimization algorithms can be improved through simultaneous expression in digital twin-based buildings. It has the advantage of being able to implement optimization control technology through analysis of energy consumption by element of general buildings and physical variables and control variables of energy equipment systems.
또한, 온도 습도 중심의 초보적 수준을 뛰어넘어, 쾌적감 연구와 센서를 활용한 공기조화 제어기술의 구현할 수 있으며, 에너지 수요관리 측면에서 건물 부문 디지털 트윈 표준 요구사항을 정립함으로써 개발 솔루션의 성능, 확장성, 상호 운용성을 검증하여 건물 에너지 관리 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있는 효과가 있다. In addition, it is possible to implement air conditioning control technology using sensors and research on comfort by going beyond the rudimentary level centered on temperature and humidity, and by establishing digital twin standard requirements in the building sector in terms of energy demand management, the performance and expansion of the developed solution It has the effect of securing competitiveness in the building energy management market by verifying compatibility and interoperability.
도 1은 본 발명에 의한 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼의 블록 구성도,
도 2은 도 1의 디지털 트윈 플래폼에 전달되는 정보 데이터의 세부구성도,
도 3은 도 1의 디지털 트윈 플랫폼을 위해 정보 데이터를 데이터 변환과 제어 및 시뮬레이션하기 위한 세부구성도,
도 4 내지 도 11은 본 발명의 디스플레이부에서 표출되는 화면의 다양한 실시예. 1 is a block diagram of a digital twin platform supporting energy management and optimization of energy consuming buildings according to the present invention;
2 is a detailed configuration diagram of information data transmitted to the digital twin platform of FIG. 1;
3 is a detailed configuration diagram for data conversion, control, and simulation of information data for the digital twin platform of FIG. 1;
4 to 11 are various embodiments of screens displayed on the display unit of the present invention.
본 발명은 대규모 수용가의 동적 에너지 수용에 대응, 최적 운영을 위한 에너지 디지털 트윈 플랫폼을 개발하기 위해 제안된 것으로서, 일반건물 디지털 트윈 플랫폼 및 실시간 자동 M&V 기반의 에너지 관리 시스템 개발하며, 고충실도 데이터 기반 에너지 디지털 트윈 플랫폼 개발하고, 물리기반 시뮬레이션 기법 활용 가상 센싱 데이터 취득 및 센서 및 시뮬레이션 데이터 연계 건물에너지 최적 운영 제어 기법 기술개발하며, 데이터의 신뢰성/경제성/정확성 확보 위한 실내외 하이브리드 유무선 센서 네트워크 기반 구축 및 개발하고, 고충실도 데이터 기반 건물 에너지 디지털 트윈 시각화 기술개발 및 시뮬레이션 데이터 연계 건물에너지 디지털 트윈 시각화 기술개발하며, 일반건물 및 데이터센터의 에너지 효율성 향상을 위한 최적제어 알고리즘 수립 및 데이터 분석 연계방안을 개발하고, 일반건물의 재실자의 쾌적도 확보를 위한 알고리즘 수립 및 데이터 분석연계 방안 개발하며, 에너지 다소비 건물 주요설비 예지보전을 위한 상태감시 및 고장감지기술을 개발하고, 국내 기술력을 바탕으로 하는 디지털트윈의 국제표준기반 표준화방안 마련하기 위해 복수의 협력 전문업체에서 분야별로 연구개발을 진행하고 있다. The present invention is proposed to develop an energy digital twin platform for optimal operation in response to the dynamic energy acceptance of large-scale consumers, and to develop a general building digital twin platform and real-time automatic M&V-based energy management system, and to develop high-fidelity data-based energy Develop a digital twin platform, acquire virtual sensing data using physics-based simulation techniques, develop technology for optimal operation and control of building energy by linking sensor and simulation data, establish and develop an indoor/outdoor hybrid wired/wireless sensor network base to secure reliability, economy, and accuracy of data , Development of high-fidelity data-based building energy digital twin visualization technology and simulation data-linked building energy digital twin visualization technology, establishment of optimal control algorithms to improve energy efficiency of general buildings and data centers, and development of data analysis linkage plans. Establishment of algorithms and development of data analysis connection plans to ensure the comfort of occupants of buildings, development of condition monitoring and failure detection technology for predictive maintenance of major energy-consuming buildings, and international standards for digital twins based on domestic technology In order to prepare basic standardization measures, multiple specialized companies are conducting research and development by field.
특히, 본원 출원인은 디지털 트윈을 위한 가상화 모델링 작업을 담당하여, 협력 전문업체에서 개발된 기술을 접목하여, 가상화 모델링 데이터와 에너지 소비량을 운영자가 시각적으로 인식할 수 있는 디지털 트윈 플랫폼을 제안한다. In particular, the applicant of the present application is in charge of virtualization modeling for the digital twin, and proposes a digital twin platform in which the operator can visually recognize the virtualization modeling data and energy consumption by incorporating technology developed by a partner specializing in it.
본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 통해 상세히 설명한다.A preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
본 발명의 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼은 도 1에 도시된 바와 같이, 건물에 대한 세부 사항의 정보 데이터를 포함하는 건물전체정보 파트(part)(10)와; 건물내에 설치된 설비스펙의 정보 데이터를 포함하는 건물설비정보 파트(part)(20)와; 건물내 에너지 흐름에 대한 온도 및 습도를 포함하는 환경조건과 쾌적지표에 대한 환경조건을 실시간으로 검출하는 복수의 센서로 이루어진 센서부(30)와; 상기 건물전체정보 파트(10)와 건물설비정보 파트(10)에서 전달된 정보 데이터를 통해 각각의 에너지 부하 및 에너지 소비량을 연산하는 에너지 플랫폼 허브(40)와; 상기 건물전체정보 파트(10)에서 전달된 정보 데이터에 의해 3D 또는 2D의 가상화 모델링 작업을 진행하는 객체 모델링부(60)와; 상기 건물설비정보 파트(20) 및 센서부(30)에서 전달되는 정보 데이터와 시뮬레이터부(80)에서 전달된 최적화 정보를 통해 건물의 전체 에너지 흐름을 콘트롤하는 에너지 제어부(70)와; 건물전체정보 파트(10)와 건물설비정보 파트(20) 및 센서부(30)에서 전달된 정보 데이터를 통해 건물 에너지 부하를 예측하고, 에너지 소비를 최적화하는 시뮬레이터부(80)와; 상기 건물설비정보 파트(20) 및 센서부(30)의 정보 데이터에 포함된 각 설비 및 센서의 상태 및 고장여부를 실시간을 감시하는 상태고장감시부(90); 상기 건물전체정보 파트(10)와 건물설비정보 파트(10)에서 전달된 정보 데이터를 통해 상기 객체 모델링부(60)에 의해 디지털 트윈(Digital Twin)을 구현하고, 상기 에너지 플랫폼 허브(40)에서 연산된 에너지 소비량을 디지털 트윈의 가상 모델링 데이터로 출력하는 디지털 트윈 플랫폼(100)과; 상기 디지털 트윈 플랫폼(40)에서 구현되는 가상 모델링 데이터를 모니터에 표출하는 디스플레이부(200); 를 포함하여 구성된다. As shown in FIG. 1, the digital twin platform supporting energy management and optimization of energy consuming buildings according to the present invention includes an overall building information part 10 including detailed information data about the building; a building facility information part (part) 20 including information data of facility specifications installed in the building; a sensor unit 30 composed of a plurality of sensors that detects environmental conditions including temperature and humidity for energy flow within the building and environmental conditions for comfort indicators in real time; an energy platform hub 40 that calculates each energy load and energy consumption through the information data transmitted from the building overall information part 10 and the building equipment information part 10; an object modeling unit 60 that performs 3D or 2D virtualization modeling based on the information data transmitted from the entire building information part 10; an energy control unit 70 that controls the overall energy flow of the building through the information data transmitted from the building equipment information part 20 and the sensor unit 30 and the optimization information transmitted from the simulator unit 80; a simulator unit 80 that predicts a building energy load and optimizes energy consumption through information data transmitted from the building overall information part 10, the building facility information part 20, and the sensor unit 30; A state failure monitoring unit 90 that monitors in real time the status and failure of each facility and sensor included in the information data of the building equipment information part 20 and the sensor unit 30; A digital twin is implemented by the object modeling unit 60 through the information data transmitted from the building overall information part 10 and the building facility information part 10, and in the energy platform hub 40 A digital twin platform 100 outputting the calculated energy consumption as virtual modeling data of the digital twin; a display unit 200 that displays virtual modeling data implemented in the digital twin platform 40 on a monitor; It is composed of.
또한, 상기 디지털 트윈 플랫폼(100)에는 디지털 트윈DB(50)가 연동되고, 상기 디지털 트윈DB(50)에는 기존에 구현되어 있는 다른 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화에 대한 데이터가 저장되며, 디지털 트윈 플랫폼(100)에서는 디지털 트윈DB(50)에 저장된 동일 또는 유사한 건물의 빅데이터(Big Data)를 머신러닝(Machine Learning) 알고리즘과 AI(Artificial Intelligence)를 적용하여 디지털 트윈 구현의 효율성을 향상시킬 수 있다. In addition, the digital twin platform 100 is linked with the digital twin DB 50, and the digital twin DB 50 stores data on energy management and optimization of other energy-consuming buildings that have been previously implemented, The digital twin platform (100) improves the efficiency of digital twin implementation by applying machine learning algorithms and AI (Artificial Intelligence) to the big data of the same or similar buildings stored in the digital twin DB (50). can make it
본 발명의 기술구성을 구체적으로 살펴보면, 도 2에 도시된 바와 같이 상기 건물전체정보 파트(10)에서는 건물의 연면적 정보(11), 층수 정보(11), 각층 구분공간(zome)의 정보(13), 각층 구분공간(zone)의 면적 정보(14), 냉난방 면적 정보(15)를 포함하는 정보 데이터를 디지털 트윈 플랫폼(100)에 전달하게 된다. Looking at the technical configuration of the present invention in detail, as shown in FIG. ), information data including area information 14 of zones on each floor, and heating/cooling area information 15 are transmitted to the digital twin platform 100.
상기 건물설비정보 파트(20)에서는 각층 구분공간(zone)별 설치되어 있는 설비의 종류 정보(21), 각 설비별 성능 및 효율을 포함하는 스펙(spec) 정보(22), 각 설비별 운전상태 정보(23)를 포함하는 데이터를 디지털 트윈 플랫폼(100)에 전달하게 된다. In the building equipment information part 20, information on the type of equipment installed for each floor zone (zone) (21), specification information (22) including the performance and efficiency of each equipment, and operation status of each equipment Data including information 23 is transmitted to the digital twin platform 100.
또한, 상기 센서부(30)에서는 에너지 IoT(Internet of Things) 센서정보(31), 외기온도 및 습도 정보(32), 건물내 각층 구분공간(zone)별 에너지 소모량 정보(33)을 포함하는 데이터를 실시간으로 디지털 트윈 플랫폼(100)에 전달하게 된다. 이때, 센서부(30)에서는 에너지 흐름에 대한 온도 및 습도를 포함하는 환경조건과 쾌적지표에 대한 환경조건을 검출하는 것이다.In addition, in the sensor unit 30, data including energy IoT (Internet of Things) sensor information 31, outside air temperature and humidity information 32, and energy consumption information 33 for each zone in the building is delivered to the digital twin platform 100 in real time. At this time, the sensor unit 30 detects environmental conditions including temperature and humidity for the energy flow and environmental conditions for the comfort index.
물론, 상기 센서부(30)에서는 종래의 일반적인 온도세서, 습도센서 등을 사용할 수도 있으며, 초기상태와 냉난방설비 또는 공기조화설비를 가동한 상태를 비교하면서 피드백제어를 통해 원하는 온도 및 습도를 포함하는 쾌적지수를 조절할 수 있게 된다. Of course, in the sensor unit 30, a conventional general temperature sensor, humidity sensor, etc. may be used, and while comparing the initial state with the state in which the heating/cooling facility or air conditioning facility is operated, the desired temperature and humidity are included through feedback control. The comfort level can be adjusted.
특히, 상기 에너지 IOT 센서정보(31)는 물건을 인터넷으로 연결한걸 IOT 사물인터넷이 구현된 센서에서 획득하는 정보 데이터로서, 초연결 사회에서의 에너지 문제 해결을 위한 IoT 기반 스마트 에너지 플랫폼 기술에 적용되는 전자 소자를 통해 주변 환경의 다양한 정보를 획득하게 된다. In particular, the energy IOT sensor information 31 is information data obtained from a sensor in which the Internet of Things (IoT) is implemented by connecting objects to the Internet, and is applied to IoT-based smart energy platform technology to solve energy problems in a hyper-connected society. A variety of information about the surrounding environment is obtained through electronic devices that are used.
즉, 에너지 IOT 센서는 에너지 정보 수집, 에너지 수요의 부하 관리 및 에너지 공유/거래를 통한 에너지 효율을 극대화하고자 하는 서비스에 적용되며, 이러한 IoT 기반 스마트 에너지 관리 서비스는 사물인터넷을 활용한 에너지 공급-전달-활용의 전주기 에너지 시스템 간 상호 연계·통합을 통해 에너지 효율성 증대, 에너지 공유 및 거래 서비스를 제공하며, 에너지 수요의 지속적 증가, 전력 피크 회피, 미래 트렌드 대응 등 국가 사회의 문제 해결을 위한 에너지 신서비스 개발 및 확산이 가능하다. 이는 IoT 기반 에너지 수요 관리 서비스, 분산 에너지 패러다임 구축, 에너지 인터그리드 기반 에너지 거래 서비스 등을 위한 에너지 인터넷 플랫폼을 개발함으로 가능해진다.In other words, the energy IOT sensor is applied to services that maximize energy efficiency through energy information collection, load management of energy demand, and energy sharing/transaction. -Increase energy efficiency, provide energy sharing and trading services through interconnection and integration between energy systems for the entire life cycle of utilization, and provide new energy solutions for national and social problems such as continuous increase in energy demand, avoidance of power peaks, and response to future trends It is possible to develop and spread services. This becomes possible by developing an energy internet platform for IoT-based energy demand management service, distributed energy paradigm establishment, and energy inter-grid-based energy trading service.
이때, 에너지 소비량/화재/고장여부/전원동작을 검출하는 것은 본원발명의 센서부(30)에 구비된 에너지 IOT 센서와 온도센서 및 습도센서 등에 의해 가능하게 되며, 이외 종래 공지된 센서장치에 의해서도 구현이 가능하다. At this time, the detection of energy consumption/fire/failure/power operation is made possible by the energy IOT sensor, temperature sensor, humidity sensor, etc. provided in the sensor unit 30 of the present invention, and other conventionally known sensor devices. implementation is possible
상기 센서부(30)에서 구현되는 센싱을 포함하는 구체적인 기술사항은 본원 출원인의 협력업체에서 독자적으로 진행하는 기술사항이므로, 이하 구체적인 설명은 생략한다. Since specific technical matters including sensing implemented in the sensor unit 30 are independently developed by the cooperating companies of the present applicant, a detailed description thereof will be omitted.
또한, 상기 에너지 플랫폼 허브(40)에서는 건물 설계도 및 구조도에 의해 파악되는 건물의 에너지 부하를 기준으로, 센서부(30)에서 검출된 정보 데이터를 통해 현재 시점의 에너지 소비량을 연산하고, 최적 제어 기능모듈을 통해 최적화된 에너지 소비량을 산출하여 디지털 트윈 플랫폼(100)에 전달하게 된다. In addition, the energy platform hub 40 calculates the energy consumption at the current time through the information data detected by the sensor unit 30 based on the energy load of the building identified by the building design and structural drawings, and performs an optimal control function. The energy consumption optimized through the module is calculated and transmitted to the digital twin platform 100.
이때, 상기 에너지 플랫폼 허브(40)는 상기 건물전체정보 파트(10)와, 건물설비정보 파트(20)와 센서부(30)에서 전달되는 현장 수집 데이터를 저장하는 별도의 현장수집 데이터 DB(41)가 구비되고, 상기 현장수집 데이터 DB(41)에 저장된 데이터를 원천 데이터로 활용하여, 동일 유사한 건물 구조에 대한 최적제어에 활용할 수 있다.At this time, the energy platform hub 40 is a separate field collection data DB 41 for storing field collection data transmitted from the building overall information part 10, building facility information part 20, and sensor unit 30. ) is provided, and the data stored in the field collection data DB 41 can be used as source data to optimize control for the same and similar building structures.
한편, 본 발명은 디지털 트윈을 구현하기 위해 정보 데이터의 변환과 에너지 제어 및 최적화 시뮬레이션에 기술적 특징이 있으므로, 이하 도 3을 기준으로 이를 구체적으로 설명한다. On the other hand, since the present invention has technical features in information data conversion, energy control, and optimization simulation to implement a digital twin, it will be described in detail with reference to FIG. 3 below.
상기 객체 모델링부(60)는 사전단계로, 건물의 설계도와 대비되는 구조물에 대한 실측(61), 각 구분공간(zone) 및 설비에 대한 속성정보화(62), 3D-VR엔진 및 설비 캐릭터링(Visualization)의 기반기술을 통해 건물 외관 및 각 구분공간(zone) 및 설비에 대하여 실제와 유사한 오브젝트를 통해 캐릭터를 형성하는 3D-모델링(63), 각 캐릭터의 형상 및 크기를 조절하는 비쥬얼 동기화(64)를 수행하게 된다.The object modeling unit 60 is a preliminary step, which includes actual measurement of the structure compared to the design drawing of the building (61), property information for each zone and facility (62), 3D-VR engine and facility characterization 3D-modeling (63) that forms characters through realistic objects for building exteriors and each zone and facility through the basic technology of (Visualization), visual synchronization that adjusts the shape and size of each character ( 64) will be performed.
이때, 상기 실측(61)은 건물의 외관 및 구조가 상세하게 명시된 설계도 또는 3D 조감도로 대체할 수 있으며, 상기 속성정보화(62)에서는 구분공간(zone) 또는 설비 종류에 따라 색상 및 속성을 부여하게 된다. At this time, the actual measurement 61 can be replaced with a blueprint or 3D bird's-eye view in which the exterior and structure of the building are specified in detail, and in the attribution informatization 62, colors and properties are assigned according to zones or equipment types. do.
특히, 본 발명에서는 상기 3D-모델링(63)에서 실제와 유사한 오브젝트를 통해 3D 모델링이 실제와 동일하게 표현되도록 구현하고, 디스플레이부(100)에서 오브젝트 필터 기능이 구현되어, 색상 및 속성에 따라 선택적 모니터링이 가능하여 운영자가 맞춤형 상황만 표출/모니터링 가능하게 구현할 수 있다. In particular, in the present invention, in the 3D-modeling 63, 3D modeling is implemented to be expressed in the same way as real life through objects similar to reality, and an object filter function is implemented in the display unit 100, so that selective Monitoring is possible, so the operator can express/monitor only customized situations.
따라서, 상기 객체 모델링부(60)에서는 건물의 층별 또는 구분공간(zone)에 따라 색상 및 속성을 부여하고, 상기 디스플레이부(100)에서는 오브젝트 필터 기능이 구현되어, 각 층별 또는 구분공간(zone)의 속성에 따라 디스플레이부(100)에서 선택적 모니터링이 가능하도록 구현됨에 기술적 특이성이 있다. Therefore, the object modeling unit 60 assigns colors and properties according to each floor or zone of a building, and the display unit 100 implements an object filter function, so that each floor or zone There is a technical specificity in that it is implemented so that selective monitoring is possible in the display unit 100 according to the attribute of .
상기 사전단계에서 획득한 데이터에 의해 구현단계가 진행되며, 상기 구현단계에서는 가상화된 각 캐릭터의 비쥬얼을 건물 구조에 따라 위치 배열하는 가상화 모델링(65), 빅데이터를 활용한 분석(Analytics)을 수행하여 실시간으로 변화되는 에너지 소비량의 정보데이터를 포함하는 가상화 모델링(66)하여, 디지털 트윈 플랫폼(100)을 통해 디스플레이부(100)에 실시간으로 출력하는 것이다. The implementation stage proceeds by the data obtained in the preliminary stage, and in the implementation stage, virtualization modeling (65), which arranges the visuals of each virtualized character according to the building structure, and analysis (analytics) using big data are performed. Then, virtual modeling 66 including information data of energy consumption that changes in real time is performed, and output to the display unit 100 in real time through the digital twin platform 100.
이때, 상기 디스플레이부(100)에서는 특정 층수, 특정 구분공간(zone)의 선택 검색이 가능하고, 이상/돌발 상황 발생시 작업속성을 실시간 확인함으로써 신속한 대응조치 및 원격컨트롤 가능이 가능하게 된다. At this time, in the display unit 100, it is possible to selectively search for a specific number of floors and a specific zone, and prompt countermeasures and remote control are possible by checking work properties in real time when an abnormality/unexpected situation occurs.
한편, 상기 에너지 제어부(70)에서는 설정된 온도 및 습도를 기준으로 현재의 외기 온도 및 습도를 대응 조절하여 에너지 소비량을 최적화하는 지능형 건물 에너지 절감부(71)와; PMV(Predicted Mean Vote; 예상 평균온열감)와, PPD(Predicted Percentage of Dissatisfied; 예상불만족도)와, 실내 온도 및 습도와, 실내 CO2 농도, 실내 조도를 설정된 쾌적지표에 따라 조절하는 쾌적지표 대응부(72)와; 열원 및 전력으로 이루어지는 에너지데이터와, 기후 및 미세먼지감지 및 재실감지로 이루어지는 환경데이터에 의해 에너지 소비를 조절하는 최적제어부(73); 를 포함하여 구성된다. On the other hand, in the energy control unit 70, an intelligent building energy saving unit 71 for optimizing energy consumption by adjusting the current outdoor temperature and humidity based on the set temperature and humidity; A comfort index response unit that adjusts PMV (Predicted Mean Vote; Predicted Mean Vote), PPD (Predicted Percentage of Dissatisfied), indoor temperature and humidity, indoor CO2 concentration, and indoor illumination according to the set comfort index ( 72) and; An optimal control unit 73 that adjusts energy consumption based on energy data consisting of heat sources and power and environmental data consisting of climate, fine dust detection, and occupancy detection; It is composed of.
사람은 덥거나 춥다고 느끼는 환경의 4가지 온열인자인 기온, 기습, 기류, 복사열의 종합적인 영향을 받는다. 기온이 높아도 습도가 낮고 바람이 불면 그다지 덥게 느끼지 않는 반면에, 기온이 낮아도 습도가 높고 복사열이 있으면 비교적 덥게 느끼게 된다. Humans are affected by the four thermal factors of the environment where they feel hot or cold: temperature, air humidity, air current, and radiant heat. Even if the temperature is high, the humidity is low and the wind blows, it does not feel very hot, but even if the temperature is low, it feels relatively hot if the humidity is high and there is radiant heat.
즉, 인간이 느끼는 더위/추위에는 공기 자체의 온도인 공기온도와, 일상생활에서 벽, 마루, 청정 등의 표면이나 유리 창문을 통과하는 햇볕 등과 같이 직접 접하지 않아도 열에너지가 느끼지는 복사온도와, 공기에 수분이 얼마나 포함되어 있는 가에 따라 결정되는 절대습도 또는 상대습도와, 건물 내부 구조의 차이로 발생하는 공기의 흐름에 의한 열 이동인 기류가 주로 영향을 미친다. In other words, the heat/cold that humans feel is the air temperature, which is the temperature of the air itself, and the radiant temperature that thermal energy is felt even without direct contact, such as the surface of walls, floors, clean rooms, etc., or sunlight passing through glass windows in daily life, Absolute humidity or relative humidity, which is determined by how much moisture is contained in the air, and air flow, which is heat transfer by air flow caused by differences in the internal structure of a building, are mainly affected.
본 발명에서는 최적제어를 위해 인체가 받는 환경의 온열적 영향력을 종합적으로 평가하는 쾌적 지표(Comfort Index)를 적용한다. In the present invention, a comfort index that comprehensively evaluates the thermal influence of the environment received by the human body is applied for optimal control.
상기 쾌적지표는 인체가 온열환경 요소에 대해 느끼는 쾌적성과 온랭감에 따라 인체반응을 나타내기 위한 척도로서, 이외에 건물 내부의 C02 농도, 조도 등에 의해 쾌적지표가 결정된다. The comfort index is a scale for expressing the human body response according to the comfort and warmth felt by the human body for thermal environment elements, and the comfort index is determined by the concentration of C02 inside the building, the intensity of illumination, and the like.
상기 PMV(Predicted Mean Vote; 예상 평균온열감)은 인체와 주위 환경간의 열평형방정식으로 부터 PMV는 인간과 주위환경의 6가지 온열환경요소(기온, 습도, 기류, MRT, 대사량, 착의량)를 측정하여 산정. 따뜻하고 추운정도를 -3에서 +3까지의 수치로서 나타낸다. The PMV (Predicted Mean Vote; Predicted Mean Vote) measures six thermal environmental factors (temperature, humidity, air flow, MRT, metabolism, clothing) of the human body and the surrounding environment from the thermal equilibrium equation between the human body and the surrounding environment. calculated by Warm and cold is expressed as a number from -3 to +3.
또한, 상기 PPD(Predicted Percentage of Dissatisfied; 예상불만족도)는 어떤 환경에 대한 열적 불만족자들의 전체 인원수에 대한 백분율인 를 통해 특정 지점의 열환경에 대한 사람들의 예상 불쾌지수를 확인할 수 있다.In addition, the predicted percentage of dissatisfied (PPD) is a percentage of the total number of people who are thermally dissatisfied with a certain environment, and the expected discomfort index of people with respect to the thermal environment at a specific point can be confirmed.
한편, 상기 시뮬레이터부(80)에서는 건물의 층별, 구분공간(zone)별, 설비별로 소요되는 에너지 부하를 예측하는 건물부하 예측부(81)와; 에너지 부하에 따라 가장 바람직한 에너지 절감을 산출하는 최적제어 시뮬레이션부(82)와; 센서의 신호를 전달받아 고장감지 알고리즘을 적용하고, 에너지 최적운영방안을 도출하는 예지보전 시뮬레이션부(83); 를 포함하여 구성된다.On the other hand, the simulator unit 80 includes a building load estimation unit 81 that predicts the energy load required for each floor, zone, and facility of the building; an optimal control simulation unit 82 that calculates the most desirable energy saving according to the energy load; a predictive maintenance simulation unit 83 that receives a signal from the sensor, applies a failure detection algorithm, and derives an optimal energy management plan; It is composed of.
상기 시뮬레이터부(80)에서는 실제의 물리센서가 작동하지 않거나, 실제 물리센서가 설치되지 못하는 위치에 가상 센서를 구현하고, 가상 센서를 기반으로 하여 시스템에 대한 디지털 트윈 모델의 시뮬레이션을 진행할 수 있다.In the simulator unit 80, a virtual sensor may be implemented at a location where an actual physical sensor does not operate or a real physical sensor cannot be installed, and a digital twin model for the system may be simulated based on the virtual sensor.
이때, 상기 시뮬레이터부(80)에서는 축소차수모델(ROM; Reduced Order Model)기법을 활용하여 건물에너지 실시간 시뮬레이션 실증환경과, 건물이 설치된 주변 환경변수를 고려한 건물의 에너지 소비량 변화 및 시뮬레이션 데이터 연계 부하 예측 기법을 적용하여, 가상센서 및 시뮬레이션 데이터를 연계하여 건물에너지 최적 운영 제어기법을 모의시험하는 것이다. At this time, the simulator unit 80 utilizes a reduced order model (ROM) technique to predict the building energy consumption change and simulation data-linked load considering the building energy real-time simulation empirical environment and the surrounding environmental variables in which the building is installed. By applying the technique, it is to simulate the building energy optimal operation control method by linking virtual sensors and simulation data.
또한, 상기 상태감지부(90)에서는 건물에 설치되어 있는 설비가 정상적으로 동작하는지를 본 발명의 일 시예인 온도 및 습도의 피드백 제어(feedback control)를 통해 측정하고 고장여부 및 이상 작동 여부를 모니터링 할 수 있다.In addition, the state detection unit 90 measures whether the facilities installed in the building are normally operating through feedback control of temperature and humidity, which is an example of the present invention, and can monitor whether there is a malfunction or abnormal operation. there is.
상기 피드백제어란, 출력 신호를 그 입력 신호로 되돌림으로써 제어량의 값을 목표값(온도, 습도 등)과 비교하여 그들을 일치시키도록 정정 동작을 하는 제어방식으로서, 고장 또는 상태이상의 경우 피드백 제어가 정상적으로 진행되지 않으므로 이를 통해 설비의 상태를 감시할 수 있게된다.The feedback control is a control method that compares the value of the control amount with a target value (temperature, humidity, etc.) by returning an output signal to the input signal and performs a corrective action to match them. Since it does not progress, it is possible to monitor the state of the facility through this.
물론, 이외 고장 및 이상감지를 위한 별도의 센서 또는 측정장치를 사용할 수 있음은 물론이다. Of course, it is of course possible to use a separate sensor or measuring device for detecting other failures and anomalies.
상기 디스플레이부(100)는 디지털 트윈 플랫폼(100)에 의해 구현된 건물의 실시간 에너지 소비량을 모니터링하면서, 선택된 건물의 구분공간(zone)에 따라 에너지 소비량을 표시하고, 각 선택된 화면에 포함된 설비를 개별적으로 선택하면, 해당 설비의 에너지 소비량을 별도 화면으로 표시하여, 이상/돌발 상황 발생시 상기 객체 모델링부(60)에서 부여된 건물의 층별 또는 구분공간(zone)의 속성을 실시간 확인함으로써 신속한 대응조치 및 원격컨트롤 가능이 가능하게 된다. The display unit 100 monitors the real-time energy consumption of the building implemented by the digital twin platform 100, displays the energy consumption according to the zone of the selected building, and displays the facilities included in each selected screen. If selected individually, the energy consumption of the facility is displayed on a separate screen, and when an abnormality/unexpected situation occurs, the property of each floor or zone of the building given by the object modeling unit 60 is checked in real time to take quick response measures. And remote control becomes possible.
한편, 상기 디스플레이부(100)에서는 운영센타(도면미표시)에 설치되어, 건물의 전체 에너지 소비량을 실시간으로 확인할 수 있도록 본 발명의 일 실시예로 도 4 내지 도 11에 도시된 바와 같이 표시된다. On the other hand, the display unit 100 is installed in an operation center (not shown) and is displayed as shown in FIGS. 4 to 11 as an embodiment of the present invention so that the total energy consumption of the building can be checked in real time.
먼저, 도 4에서는 본 발명의 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼이 다층 일반건물에 적용된 예이고, 도 5는 시설물인 데이터센터에 적용된 예이다.First, in FIG. 4, the digital twin platform supporting energy management and optimization of energy consuming buildings of the present invention is applied to a multi-story general building, and FIG. 5 is an example applied to a data center, which is a facility.
즉, 디스플레이부(100)에서는 3D 가상의 건물 또는 데이터센터가 화면에 표시되고, 운용자가 해당 화면에서 층 또는 구분공간(zone)을 선택하여 에너지 소비량 뿐만 아니라, 화재/고장여부/전원동작 등을 실시간으로 확인할 수 있게 된다. 이때, 이에 에너지 소비량/화재/고장여부/전원동작을 검출하는 것은 본원발명의 센서부(30)에 구비된 다양한 복수의 센서와, 이외 종래 공지된 측정장치에 의해 간단하게 구현이 가능하므로, 이하 구체적인 설명은 생략한다. That is, in the display unit 100, a 3D virtual building or data center is displayed on the screen, and the operator selects a floor or zone on the screen to determine not only energy consumption but also fire/failure/power operation, etc. can be checked in real time. At this time, since the detection of energy consumption / fire / failure / power operation can be easily implemented by various sensors provided in the sensor unit 30 of the present invention and other conventionally known measuring devices, the following A detailed description is omitted.
상기 디스플레이부(100)는 메인화면, 서브화면, 팝업창 등을 통해 운영자의 선택에 따라 각각의 정보가 표시되는 구분화면을 표시할 수 있으며, 3D로 구현된 건물을 회전하면서 구체적인 건물의 형상을 확인할 수 있다. The display unit 100 can display a division screen in which each information is displayed according to an operator's selection through a main screen, a sub screen, a pop-up window, etc. can
예를 들어, 상기 디스플레이부(100)에는 도 6 및 도 7에 도시된 바와 같이 각 층별 또는 구분공간(zone)별 에너지 부하를 표출하는 히트맵((Heatmap)으로 표시하거나, 전체 건물정보 및 각 zone 별 에너지 부하를 표시할 수 있다. For example, as shown in FIGS. 6 and 7 , the display unit 100 displays a heat map (heatmap) expressing the energy load for each floor or each zone, or displays overall building information and each Energy load for each zone can be displayed.
또한, 도 8에 도시된 바와 같이 건물내 층별 또는 용도별 zone의 에너지 소비량을 표시하거나, 도 9에 도시된 바와 같이 건물 내 냉난방설비의 작동 및 온도제어, 환기 및 조명등 동작상태를 표시하거나, 도 10에 도시된 바와 같이 건물 내부정보인 각 층/존/구역 별 에너지 관련정보를 표시하거나, 도 11에 도시된 바와 같이 아바타를 통한 가상 순찰 점검 서비스를 구현되는 방식으로 상태/고장 감시를 진행하는 방식으로 표시할 수 있다. In addition, as shown in FIG. 8, the energy consumption of each floor or use zone in the building is displayed, or as shown in FIG. 9, the operation of the heating and cooling system in the building, temperature control, ventilation and lighting, etc. are displayed. A method of displaying energy-related information for each floor/zone/area, which is internal information of a building, as shown in FIG. 11, or implementing a virtual patrol inspection service through an avatar as shown in FIG. can be displayed as
상기와 같은 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능할 것이며, 이와 같은 다양한 변경 실시는 본 발명의 권리범위에 해당한다.The present invention as described above is not limited to the specific embodiments described above, and anyone having ordinary knowledge in the field to which the present invention belongs can make various changes without departing from the gist of the present invention claimed in the claims. And, such various changes fall within the scope of the present invention.
10 : 건물전체 정보 파트 20 : 건물설비 정보 파트
30 : 센서부 40 : 에너지 플랫폼 허브
50 : 디지털 트윈 DB 60 : 객체 모델링부
70 : 에너지 제어부 80 : 시뮬레이터부
90 : 상태감지부
100 : 디지털 트윈 플랫폼 200: 디스플레이부 10: Overall building information part 20: Building facility information part
30: sensor unit 40: energy platform hub
50: digital twin DB 60: object modeling unit
70: energy control unit 80: simulator unit
90: state detection unit
100: digital twin platform 200: display unit
Claims (13)
건물내에 설치된 설비스펙의 정보 데이터를 포함하는 건물설비정보 파트(20)와;
건물내 에너지 흐름에 대한 온도 및 습도를 포함하는 환경조건과 쾌적지표에 대한 환경조건을 실시간으로 검출하는 복수의 센서로 이루어진 센서부(30)와;
상기 건물전체정보 파트(10)와 건물설비정보 파트(10)에서 전달된 정보 데이터를 통해 각각의 에너지 부하 및 에너지 소비량을 연산하는 에너지 플랫폼 허브(40)와;
상기 건물전체정보 파트(10)에서 전달된 정보 데이터에 의해 3D 또는 2D의 가상화 모델링 작업을 진행하는 객체 모델링부(60)와;
상기 건물설비정보 파트(20) 및 센서부(30)에서 전달되는 정보 데이터와 시뮬레이터부(80)에서 전달된 최적화 정보를 통해 건물의 전체 에너지 흐름을 콘트롤하는 에너지 제어부(70)와;
건물전체정보 파트(10)와 건물설비정보 파트(20) 및 센서부(30)에서 전달된 정보 데이터를 통해 건물 에너지 부하를 예측하고, 에너지 소비를 최적화하는 시뮬레이터부(80)와;
상기 건물설비정보 파트(20) 및 센서부(30)의 정보 데이터에 포함된 각 설비 및 센서의 상태 및 고장여부를 실시간을 감시하는 상태고장감시부(90);
상기 건물전체정보 파트(10)와 건물설비정보 파트(10)에서 전달된 정보 데이터를 통해 상기 객체 모델링부(60)에 의해 디지털 트윈(Digital Twin)을 구현하고, 상기 에너지 플랫폼 허브(40)에서 연산된 에너지 소비량을 디지털 트윈의 가상 모델링 데이터로 출력하는 디지털 트윈 플랫폼(100)과;
상기 디지털 트윈 플랫폼(100)에서 구현되는 가상 모델링 데이터를 모니터에 표출하는 디스플레이부(200);
를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼.
The entire building information part 10 including information data of detailed information about the building;
A building facility information part 20 including information data of facility specifications installed in a building;
a sensor unit 30 composed of a plurality of sensors that detects environmental conditions including temperature and humidity for energy flow within the building and environmental conditions for comfort indicators in real time;
an energy platform hub 40 that calculates each energy load and energy consumption through the information data transmitted from the building overall information part 10 and the building equipment information part 10;
an object modeling unit 60 that performs 3D or 2D virtualization modeling based on the information data transmitted from the entire building information part 10;
an energy control unit 70 that controls the overall energy flow of the building through the information data transmitted from the building equipment information part 20 and the sensor unit 30 and the optimization information transmitted from the simulator unit 80;
a simulator unit 80 that predicts a building energy load and optimizes energy consumption through information data transmitted from the building overall information part 10, the building facility information part 20, and the sensor unit 30;
A state failure monitoring unit 90 that monitors in real time the status and failure of each facility and sensor included in the information data of the building equipment information part 20 and the sensor unit 30;
A digital twin is implemented by the object modeling unit 60 through the information data transmitted from the building overall information part 10 and the building facility information part 10, and in the energy platform hub 40 a digital twin platform 100 that outputs the calculated energy consumption as virtual modeling data of the digital twin;
a display unit 200 that displays virtual modeling data implemented in the digital twin platform 100 on a monitor;
A digital twin platform that supports energy management and optimization of energy-consuming buildings, characterized in that it is configured to include.
상기 디지털 트윈 플랫폼(100)에는 디지털 트윈DB(50)가 연동되고, 상기 디지털 트윈DB(50)에는 기존에 구현되어 있는 다른 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화에 대한 데이터가 저장되며,
디지털 트윈 플랫폼(100)에서는 디지털 트윈DB(50)에 저장된 동일 또는 유사한 건물의 빅데이터(Big Data)를 머신러닝(Machine Learning) 알고리즘과 AI(Artificial Intelligence)를 적용하여 디지털 트윈 구현의 효율성을 향상시키는 것을 특징으로 하는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼.
According to claim 1,
The digital twin platform 100 is linked with the digital twin DB 50, and the digital twin DB 50 stores data on energy management and optimization of other energy-consuming buildings that have been previously implemented,
The digital twin platform (100) improves the efficiency of digital twin implementation by applying machine learning algorithms and AI (Artificial Intelligence) to the big data of the same or similar buildings stored in the digital twin DB (50). A digital twin platform that supports energy management and optimization of energy-consuming buildings characterized by
상기 건물전체정보 파트(10)에서는 건물의 연면적 정보(11), 층수 정보(11), 각층 구분공간(zone)의 정보(13), 각층 구분공간(zone)의 면적 정보(14), 냉난방 면적 정보(15)를 포함하는 데이터를 디지털 트윈 플랫폼(100)에 전달하는 것을 특징으로 하는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼.
According to claim 1,
In the entire building information part (10), the total floor area information (11) of the building, the number of floors (11), the zone information (13) for each floor, the area information (14) for each floor zone (zone), and the heating and cooling area A digital twin platform that supports energy management and optimization of energy consuming buildings, characterized in that data including information (15) is transmitted to the digital twin platform (100).
상기 건물설비정보 파트(20)에서는 각층 구분공간(zone)별 설치되어 있는 설비의 종류 정보(21), 각 설비별 성능 및 효율을 포함하는 스펙(spec) 정보(22), 각 설비별 운전상태 정보(23)를 포함하는 데이터를 디지털 트윈 플랫폼(100)에 전달하는 것을 특징으로 하는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼.
According to claim 1,
In the building equipment information part 20, information on the type of equipment installed for each floor zone (zone) (21), specification information (22) including the performance and efficiency of each equipment, and operation status of each equipment A digital twin platform that supports energy management and optimization of energy-consuming buildings, characterized in that data including information (23) is transmitted to the digital twin platform (100).
상기 센서부(30)에서는 에너지 IOT 센서정보(31), 외기온도 및 습도 정보(32), 건물내 각층 구분공간(zone)별 에너지 소모량 정보(33)을 포함하는 데이터를 실시간으로 디지털 트윈 플랫폼(100)에 전달하는 것을 특징으로 하는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼.
According to claim 1,
In the sensor unit 30, data including energy IOT sensor information 31, outside air temperature and humidity information 32, and energy consumption information 33 for each zone in the building is transmitted in real time to a digital twin platform ( A digital twin platform that supports energy management and optimization of energy-consuming buildings, characterized by delivering to 100).
상기 에너지 플랫폼 허브(40)에서는 건물 설계도 및 구조도에 의해 파악되는 건물의 에너지 부하를 기준으로, 센서부(30)에서 검출된 정보 데이터를 통해 현재 시점의 에너지 소비량을 연산하고, 최적 제어 기능모듈을 통해 최적화된 에너지 소비량을 산출하여 디지털 트윈 플랫폼(100)에 전달하는 것을 특징으로 하는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼.
According to claim 1,
The energy platform hub 40 calculates energy consumption at the current time through the information data detected by the sensor unit 30 based on the energy load of the building ascertained by the building design and structural drawings, and selects an optimal control function module. A digital twin platform that supports energy management and optimization of energy-consuming buildings, characterized in that the optimized energy consumption is calculated and transmitted to the digital twin platform (100).
상기 객체 모델링부(60)는
사전단계로, 건물의 설계도와 대비되는 구조물에 대한 실측(61), 각 구분공간(zone) 및 설비에 대한 속성정보화(62); 3D-VR엔진 및 설비 캐릭터링(Visualization)의 기반기술을 통해 건물 외관 및 각 구분공간(zone) 및 설비에 대하여 실제와 유사한 오브젝트를 통해 캐릭터를 형성하는 3D-모델링(63); 각 캐릭터의 형상 및 크기를 조절하는 비쥬얼 동기화(64)를 수행하고,
구현단계로, 가상화된 각 캐릭터의 비쥬얼을 건물 구조에 따라 위치 배열하는 가상화 모델링(65), 빅데이터를 활용한 분석(Analytics)을 수행하여 실시간으로 변화되는 에너지 소비량의 정보데이터를 포함하는 가상화 모델링(66)하여,
디지털 트윈 플랫폼(100)을 통해 디스플레이부(200)에 실시간으로 출력하는 것을 특징으로 하는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼.
According to claim 1,
The object modeling unit 60
As a preliminary step, actual measurement of the structure compared with the design drawing of the building (61), attribute information for each zone and facility (62); 3D-modeling (63) that forms characters through objects similar to reality for the building exterior and each zone and facility through the 3D-VR engine and facility characterization (Visualization) base technology; Perform visual synchronization (64) to adjust the shape and size of each character,
As an implementation step, virtualization modeling (65) that arranges the visuals of each virtualized character according to the building structure, and virtualization modeling that includes information data of energy consumption that changes in real time by performing analytics using big data (66),
A digital twin platform that supports energy management and optimization of energy consuming buildings, characterized by outputting in real time to the display unit 200 through the digital twin platform 100.
상기 객체 모델링부(60)에서는 건물의 층별 또는 구분공간(zone)에 따라 색상 및 속성을 부여하고,
상기 디스플레이부(200)에서는 오브젝트 필터 기능이 구현되어, 각 층별 또는 구분공간(zone)의 속성에 따라 선택적 모니터링이 가능하도록 구현된 것을 특징으로 하는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼.
According to claim 7,
The object modeling unit 60 assigns colors and properties according to each floor or zone of the building,
In the display unit 200, an object filter function is implemented so that selective monitoring is possible according to the properties of each floor or zone, which supports energy management and optimization of energy-consuming buildings. twin platform.
상기 에너지 제어부(70)에서는 설정된 온도 및 습도를 기준으로 현재의 외기 온도 및 습도를 대응 조절하여 에너지 소비량을 최적화하는 지능형 건물 에너지 절감부(71)와;
PMV(Predicted Mean Vote; 예상 평균온열감)와, PPD(Predicted Percentage of Dissatisfied; 예상불만족도)와, 실내 온도 및 습도와, 실내 CO2 농도, 실내 조도를 설정된 쾌적지표에 따라 조절하는 쾌적지표 대응부(72)와;
열원 및 전력으로 이루어지는 에너지데이터와, 기후 및 미세먼지감지 및 재실감지로 이루어지는 환경데이터에 의해 에너지 소비를 조절하는 최적제어부(73);
를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼.
According to claim 1,
In the energy control unit 70, an intelligent building energy saving unit 71 for optimizing energy consumption by adjusting the current outdoor temperature and humidity based on the set temperature and humidity;
A comfort index response unit that adjusts PMV (Predicted Mean Vote; Predicted Mean Vote), PPD (Predicted Percentage of Dissatisfied), indoor temperature and humidity, indoor CO2 concentration, and indoor illumination according to the set comfort index ( 72) and;
An optimal control unit 73 that adjusts energy consumption based on energy data consisting of heat sources and power and environmental data consisting of climate, fine dust detection, and occupancy detection;
A digital twin platform that supports energy management and optimization of energy-consuming buildings, characterized in that configured to include.
상기 시뮬레이터부(80)에서는 건물의 층별, 구분공간(zone)별, 설비별로 소요되는 에너지 부하를 예측하는 건물부하 예측부(81)와;
에너지 부하에 따라 가장 바람직한 에너지 절감을 산출하는 최적제어 시뮬레이션부(82)와;
센서의 신호를 전달받아 고장감지 알고리즘을 적용하고, 에너지 최적운영방안을 도출하는 예지보전 시뮬레이션부(83);
를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼.
According to claim 1,
The simulator unit 80 includes a building load estimation unit 81 that predicts the energy load required for each floor, zone, and facility of the building;
an optimal control simulation unit 82 that calculates the most desirable energy saving according to the energy load;
a predictive maintenance simulation unit 83 that receives a signal from the sensor, applies a failure detection algorithm, and derives an optimal energy management plan;
A digital twin platform that supports energy management and optimization of energy-consuming buildings, characterized in that it is configured to include.
상기 시뮬레이터부(80)에서는 축소차수모델(ROM; Reduced Order Model)기법을 활용하여 건물에너지 실시간 시뮬레이션 실증환경과, 건물이 설치된 주변 환경변수를 고려한 건물의 에너지 소비량 변화 및 시뮬레이션 데이터 연계 부하 예측 기법을 적용하여, 가상센서 및 시뮬레이션 데이터를 연계하여 건물에너지 최적 운영 제어기법을 모의시험 하는 것을 특징으로 하는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼.
According to claim 10,
The simulator unit 80 utilizes a reduced order model (ROM) technique to calculate the building energy real-time simulation empirical environment, the change in energy consumption of the building considering the surrounding environmental variables in which the building is installed, and the load prediction technique linked to the simulation data. A digital twin platform that supports energy management and optimization of energy consuming buildings, characterized by simulating the building energy optimal operation control method by linking virtual sensors and simulation data.
상기 상태감지부(90)에서는 건물에 설치되어 있는 설비가 정상적으로 동작하는지를 온도 및 습도의 피드백 제어(feedback control)를 통해 측정하고 고장여부 및 이상작동 여부를 모니터링하는 것을 특징으로 하는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼.
According to claim 1,
The state detection unit 90 measures whether the equipment installed in the building operates normally through feedback control of temperature and humidity, and monitors whether there is a failure or abnormal operation. A digital twin platform that supports energy management and optimization.
상기 디스플레이부(200)는 디지털 트윈 플랫폼(100)에 의해 구현된 건물의 실시간 에너지 소비량을 모니터링하면서, 선택된 건물의 구분공간(zone)에 따라 에너지 소비량을 표시하고, 각 선택된 화면에 포함된 설비를 개별적으로 선택하면, 해당 설비의 에너지 소비량을 별도 화면으로 표시하여,
이상/돌발 상황 발생시 상기 객체 모델링부(60)에서 부여된 건물의 층별 또는 구분공간(zone)의 속성을 실시간 확인함으로써 신속한 대응조치 및 원격컨트롤 가능이 가능한 것을 특징으로 하는 에너지 다소비 건물의 에너지 관리 및 최적화를 지원하는 디지털 트윈 플랫폼.
According to claim 1,
The display unit 200 monitors the real-time energy consumption of the building implemented by the digital twin platform 100, displays the energy consumption according to the zone of the selected building, and displays the facilities included in each selected screen. If selected individually, the energy consumption of the facility is displayed on a separate screen,
Energy management of energy-consuming buildings, characterized in that quick response measures and remote control are possible by checking the properties of each floor or zone of the building assigned by the object modeling unit 60 in real time when an abnormality / unexpected situation occurs and a digital twin platform that supports optimization.
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102648892B1 (en) * | 2023-11-15 | 2024-03-18 | 주식회사 부-스타 | Air conditioning and heating system failure prediction system using iot and digital twin |
| KR102648879B1 (en) * | 2023-11-15 | 2024-03-18 | 주식회사 부-스타 | Eco-friendly heating and cooling system using preliminary circulation path |
| KR20240083808A (en) * | 2023-09-27 | 2024-06-12 | 영진기술 주식회사 | System for providing energy management information using three-dimensional building model data, method for providing energy management information and recording medium storing program to implement the method |
| KR102689565B1 (en) * | 2023-11-07 | 2024-07-29 | 주식회사 파란 | Energy management method for saving energy in buildings based on artificial intelligence |
| CN118584927A (en) * | 2024-08-08 | 2024-09-03 | 上海海达通信有限公司 | Intelligent factory energy efficiency optimization system and method based on digital twin technology |
Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR102600657B1 (en) * | 2023-06-15 | 2023-11-08 | 김종현 | Method, device and system for controlling factory energy management system based on digital twin model |
| CN117412555B (en) * | 2023-10-13 | 2024-06-18 | 三通(常州)电子科技有限公司 | Air conditioner temperature control system of data center computer lab |
| CN117892655B (en) * | 2024-01-15 | 2024-10-11 | 浙江大学 | Building networking virtualization management platform and management method and system |
| KR102667862B1 (en) * | 2024-02-06 | 2024-05-23 | 팩트얼라이언스 주식회사 | heavy electrical equipment monitoring system using information visualization and method therefor |
| CN117993687A (en) * | 2024-03-18 | 2024-05-07 | 西安建筑科大工程技术有限公司 | Multi-energy scheduling method for building energy conservation with real-time energy efficiency |
| CN118313692B (en) * | 2024-05-14 | 2024-10-25 | 湖南省瑞大工程建设有限公司 | Construction project investment assessment method and system based on digital twin technology |
| CN118445900B (en) * | 2024-06-19 | 2024-10-25 | 山东建筑大学 | Building energy consumption real-time prediction control method, device and storage medium based on digital twin technology |
Family Cites Families (5)
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| KR101151480B1 (en) * | 2010-07-26 | 2012-07-11 | 성균관대학교산학협력단 | Simulation assisted building energy management system and method for management of building energy |
| US10762475B2 (en) * | 2015-02-25 | 2020-09-01 | Siemens Schweiz Ag | Digital twins for energy efficient asset maintenance |
| KR101960162B1 (en) * | 2017-05-15 | 2019-07-05 | 현대오토에버 주식회사 | Building Integrated Management System and Method Based on Digital SOP and Prediction |
| KR102160990B1 (en) * | 2018-12-21 | 2020-09-29 | 서울시립대학교 산학협력단 | Server and method for 3d city modeling based on object, and system using the same |
| KR20210117530A (en) * | 2020-03-19 | 2021-09-29 | 한국전자통신연구원 | Digital twin based user customized home energy automous control method and system performing the same |
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20240083808A (en) * | 2023-09-27 | 2024-06-12 | 영진기술 주식회사 | System for providing energy management information using three-dimensional building model data, method for providing energy management information and recording medium storing program to implement the method |
| KR102689565B1 (en) * | 2023-11-07 | 2024-07-29 | 주식회사 파란 | Energy management method for saving energy in buildings based on artificial intelligence |
| KR102648892B1 (en) * | 2023-11-15 | 2024-03-18 | 주식회사 부-스타 | Air conditioning and heating system failure prediction system using iot and digital twin |
| KR102648879B1 (en) * | 2023-11-15 | 2024-03-18 | 주식회사 부-스타 | Eco-friendly heating and cooling system using preliminary circulation path |
| CN118584927A (en) * | 2024-08-08 | 2024-09-03 | 上海海达通信有限公司 | Intelligent factory energy efficiency optimization system and method based on digital twin technology |
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