PREDICTION SYSTEM AND METHOD OF BUILDING HEATING AND COOLING LOAD BASED ON MULTIPLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE LEARNING MODELS

본 발명은 다중 인공지능 모델 기반의 건물 냉난방 부하 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 인공지능 학습모델 기반의 건물 냉난방 부하 예측 시스템은, 건물의 냉난방 공조장비를 제어하는 공조장비 제어부에서 수신되는 냉난방 공조장비의 운전상태 센싱정보에 기초하여 냉난방 부하 예측 시스템의 구성요소를 관리하는 관제서버, 외부의 기상청 서버에서 전송되는 과거의 기상 실황 데이터 및 미래의 기상 예측 데이터를 수신하고, 냉난방 공조장비의 운전상태 센싱정보를 수신하는 통신부, 상기 관제서버에 연결되어 냉난방...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	SHIN GYU SANG, KANG AH REUM, JOO SOOK HEE
Format:	Patent
Sprache:	eng ; kor
Schlagworte:	AIR-CONDITIONING, AIR-HUMIDIFICATION, VENTILATION, USE OF AIRCURRENTS FOR SCREENING BLASTING CALCULATING COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS COMPUTING CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL CONTROLLING COUNTING FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS HEATING LIGHTING MECHANICAL ENGINEERING MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS ORELEMENTS PHYSICS RANGES REGULATING VENTILATING WEAPONS
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Beschreibung
Zusammenfassung:	본 발명은 다중 인공지능 모델 기반의 건물 냉난방 부하 예측 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 다중 인공지능 학습모델 기반의 건물 냉난방 부하 예측 시스템은, 건물의 냉난방 공조장비를 제어하는 공조장비 제어부에서 수신되는 냉난방 공조장비의 운전상태 센싱정보에 기초하여 냉난방 부하 예측 시스템의 구성요소를 관리하는 관제서버, 외부의 기상청 서버에서 전송되는 과거의 기상 실황 데이터 및 미래의 기상 예측 데이터를 수신하고, 냉난방 공조장비의 운전상태 센싱정보를 수신하는 통신부, 상기 관제서버에 연결되어 냉난방 부하 예측 시스템의 구성요소에서 수집 및 생성되는 데이터를 저장하는 저장부, 상기 수신된 과거의 기상 실황 데이터 및 미래의 기상 예측 데이터를 통해 부하 예측 대상이 냉방부하인지 난방부하인지 결정하는 부하예측 판단부, 상기 수신된 냉난방 공조장비의 운전상태 센싱정보를 기반으로 실측부하를 산출하는 실측부하 산출부, 상기 수신된 과거의 기상 실황 데이터 및 미래의 기상 예측 데이터와, 냉난방 부하 예측값과, 상기 산출된 실측부하를 통해, 복수의 머신러닝 학습모델 중에서 부하 예측 성능이 최고인 머신러닝 학습모델을 선정하고 훈련하는 학습모델 결정부, 및 상기 훈련된 머신러닝 학습모델을 적용하여 예측부하를 산출하는 예측부하 산출부를 포함할 수 있다.