전 세계는 지구 온난화에 대한 문제로 많은 연구가 이루어지고 있다. 지구 온난화를 해결하는 데는 CO2의 축소만이 해결책이라고 생각하고 있다. 이러한 점에서 에너지의 생산과 소비 형태가 중요한 화두로 떠오르기 시작하였다. CO2가 발생하지 않으면서 에너지가 생산되거나 소비되는 환경을 만들 수 있도록 노력하고 있다. 에너지 생산에 있어서 재생 에너지의 생산에 주력하고 있으나 재생 에너지만으로는 감당하기 어려운 실정이다. 에너지 생산보다는 에너지 소비 절감 및 효율화에 대한 사회적인 요구가 증가 하면서 국가 차원에서 저 탄소 고효율 에너지 시스템이 필요하게 되었다. ...
전 세계는 지구 온난화에 대한 문제로 많은 연구가 이루어지고 있다. 지구 온난화를 해결하는 데는 CO2의 축소만이 해결책이라고 생각하고 있다. 이러한 점에서 에너지의 생산과 소비 형태가 중요한 화두로 떠오르기 시작하였다. CO2가 발생하지 않으면서 에너지가 생산되거나 소비되는 환경을 만들 수 있도록 노력하고 있다. 에너지 생산에 있어서 재생 에너지의 생산에 주력하고 있으나 재생 에너지만으로는 감당하기 어려운 실정이다. 에너지 생산보다는 에너지 소비 절감 및 효율화에 대한 사회적인 요구가 증가 하면서 국가 차원에서 저 탄소 고효율 에너지 시스템이 필요하게 되었다. 에너지 관리 시스템은 산업, 건물, 수송, 기기 등 여러 분야에서 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 에너지 절약을 위한 에너지 관리 시스템에 대한 해결점을 찾고 한다. 이 중에서 건물에서 사용하는 에너지를 관리하는 시스템에 대하여 연구하도록 한다. 현재 건물에서 사용하는 에너지 관리 시스템은 각종 감응장치를 통해 건물의 에너지 사용 현황과 설비운전 이력을 수집 또는 분석하고, 건물 에너지 기기에 대해 운전 정보를 제공하여 사용되는 에너지를 절감하는 시스템이다. 에너지 관리 시스템 도입은 건물을 신축하거나 기존 건물에 추가적으로 설치하는 경우가 생긴다. 에너지 관리 시스템을 도입하는데 추가적인 시설이 많이 발생하는데, 기존 건물에서도 마찬가지로 신축하는 건물처럼 많은 시설이 필요하다. 이렇게 많은 추가 시설로 인하여 투자된 비용에 비하여 에너지를 효율적으로 관리한다는 것은 매우 어려운 실정이다. 최소한의 투자로 최대의 효과를 얻는 방법으로 첫째, 최대한 기존 설비와 기기를 이용하는 방식을 채택한다. 만일 추가 장비가 필요하다면 최소화하여 설치토록 한다. 둘째는 건물 전체에 에너지 관리 시스템을 도입하는 것이 아니라 필요한 공간에 부분별로 도입한다. 해당 공간의 활용도에 맞도록 설치하여 사용할 수 있도록 한다. 셋째는 데이터를 중심으로 운영되는 에너지 관리 시스템이다. 운영 시 요청되는 데이터를 얻고자 수집한 데이터를 분석하고 계속적으로 데이터를 수집한다. 위와 같은 방법으로 건축 분야에서 사용할 에너지 관리 시스템인 공간분할 지능형BEMS (Building Energy Management System)를 제안한다. 본 논문에서 제시한 시스템에는 예측분류 엔진과 예측제어 엔진으로 구성되어 있다. 예측분류 엔진에서는 고정_데이터, 외부_데이터, 내부_데이터를 이용하여 SARIMA모형을 기반으로 예측 알고리즘으로 얻은 데이터 값과 Knapsack모델, 그룹핑등 으로 사용 전력을 관리할 수 있도록 제안하는 분류 알고리즘이 지능형BEMS 서버에 설치되어 있고, SARIMA모형 기반의 예측제어 알고리즘은 지능형BEMS 클라이언트에 설치한다. 지능형BEMS 서버와 지능형BEMS 클라이언트에서 예측한 데이터 값을 이용하여 에너지 사용량을 절감하여 운영하는 공간분할 지능형BEMS 이다.
전 세계는 지구 온난화에 대한 문제로 많은 연구가 이루어지고 있다. 지구 온난화를 해결하는 데는 CO2의 축소만이 해결책이라고 생각하고 있다. 이러한 점에서 에너지의 생산과 소비 형태가 중요한 화두로 떠오르기 시작하였다. CO2가 발생하지 않으면서 에너지가 생산되거나 소비되는 환경을 만들 수 있도록 노력하고 있다. 에너지 생산에 있어서 재생 에너지의 생산에 주력하고 있으나 재생 에너지만으로는 감당하기 어려운 실정이다. 에너지 생산보다는 에너지 소비 절감 및 효율화에 대한 사회적인 요구가 증가 하면서 국가 차원에서 저 탄소 고효율 에너지 시스템이 필요하게 되었다. 에너지 관리 시스템은 산업, 건물, 수송, 기기 등 여러 분야에서 필요로 하고 있다. 본 논문에서는 에너지 절약을 위한 에너지 관리 시스템에 대한 해결점을 찾고 한다. 이 중에서 건물에서 사용하는 에너지를 관리하는 시스템에 대하여 연구하도록 한다. 현재 건물에서 사용하는 에너지 관리 시스템은 각종 감응장치를 통해 건물의 에너지 사용 현황과 설비운전 이력을 수집 또는 분석하고, 건물 에너지 기기에 대해 운전 정보를 제공하여 사용되는 에너지를 절감하는 시스템이다. 에너지 관리 시스템 도입은 건물을 신축하거나 기존 건물에 추가적으로 설치하는 경우가 생긴다. 에너지 관리 시스템을 도입하는데 추가적인 시설이 많이 발생하는데, 기존 건물에서도 마찬가지로 신축하는 건물처럼 많은 시설이 필요하다. 이렇게 많은 추가 시설로 인하여 투자된 비용에 비하여 에너지를 효율적으로 관리한다는 것은 매우 어려운 실정이다. 최소한의 투자로 최대의 효과를 얻는 방법으로 첫째, 최대한 기존 설비와 기기를 이용하는 방식을 채택한다. 만일 추가 장비가 필요하다면 최소화하여 설치토록 한다. 둘째는 건물 전체에 에너지 관리 시스템을 도입하는 것이 아니라 필요한 공간에 부분별로 도입한다. 해당 공간의 활용도에 맞도록 설치하여 사용할 수 있도록 한다. 셋째는 데이터를 중심으로 운영되는 에너지 관리 시스템이다. 운영 시 요청되는 데이터를 얻고자 수집한 데이터를 분석하고 계속적으로 데이터를 수집한다. 위와 같은 방법으로 건축 분야에서 사용할 에너지 관리 시스템인 공간분할 지능형BEMS (Building Energy Management System)를 제안한다. 본 논문에서 제시한 시스템에는 예측분류 엔진과 예측제어 엔진으로 구성되어 있다. 예측분류 엔진에서는 고정_데이터, 외부_데이터, 내부_데이터를 이용하여 SARIMA모형을 기반으로 예측 알고리즘으로 얻은 데이터 값과 Knapsack모델, 그룹핑등 으로 사용 전력을 관리할 수 있도록 제안하는 분류 알고리즘이 지능형BEMS 서버에 설치되어 있고, SARIMA모형 기반의 예측제어 알고리즘은 지능형BEMS 클라이언트에 설치한다. 지능형BEMS 서버와 지능형BEMS 클라이언트에서 예측한 데이터 값을 이용하여 에너지 사용량을 절감하여 운영하는 공간분할 지능형BEMS 이다.
Around the world has made a lot of research into the problem of global warming. I think the only solution to solve the global warming is that reduction of CO2. The forms of energy production and consumption in this regard was beginning to emerge as an important topic. We are striving to create an en...
Around the world has made a lot of research into the problem of global warming. I think the only solution to solve the global warming is that reduction of CO2. The forms of energy production and consumption in this regard was beginning to emerge as an important topic. We are striving to create an environment in which energy is consumed or produced without occurring CO2. In energy production and concentrate on the production of renewable energy, but it is difficult to cope alone renewable energy. While energy production, rather than the social demand for energy savings and efficiency increase became necessary low-carbon energy system efficiency at the national level. Energy management systems are needed in various industrial fields, building, transport, and equipment. In this paper, I find a solution for energy management systems for energy saving. This was studied in a system for managing the energy used in the building. Current energy used by the building management system is a system for reducing the energy used for collection or analysis equipment operation and energy usage history of the building through the various sensing devices, and to provide driving information for the building energy unit. The introduction of an energy management system to construct a building or if there will be additionally installed in existing buildings. To generate a lot of additional facilities to introduce an energy management system, many facilities are needed as building new construction, like in the old building. It is because they are so many additional amenities as compared to the investment cost-effective energy management is a very difficult situation. By way of at least the effects of the first maximum in investment, employ a method of using the device as much as possible with existing equipment. If necessary, additional equipment is needed, minimizing ever installed. The second part is introduced by the necessary space, rather than introducing an energy management system for the entire building. Installation to suit the utilization of the space is to be used. The third is an energy management system that runs around the data. Here I analyze the collected data to obtain the requested data, and continue to collect data during operation. Proposes an intelligent energy management system, space division BEMS (Building Energy Management System) for use in the construction sector in the same way as above. The system proposed in this paper consists of a predicted classification and prediction engine control engine. In the Predictive classification engine, SARIMA model based on a prediction algorithm to obtain data values and Knapsack model, the proposed classification algorithm is to manage the use of power such as is provided by grouping the intelligent BEMS server, the SARIMA model-based predictive control algorithm for an intelligent client BEMS by installation using fixed data, external data, internal data. The space partitioning intelligent BEMS is that reduce energy consumption by operating using the predicted data value at the Intelligent BEMS server and on the client.
Around the world has made a lot of research into the problem of global warming. I think the only solution to solve the global warming is that reduction of CO2. The forms of energy production and consumption in this regard was beginning to emerge as an important topic. We are striving to create an environment in which energy is consumed or produced without occurring CO2. In energy production and concentrate on the production of renewable energy, but it is difficult to cope alone renewable energy. While energy production, rather than the social demand for energy savings and efficiency increase became necessary low-carbon energy system efficiency at the national level. Energy management systems are needed in various industrial fields, building, transport, and equipment. In this paper, I find a solution for energy management systems for energy saving. This was studied in a system for managing the energy used in the building. Current energy used by the building management system is a system for reducing the energy used for collection or analysis equipment operation and energy usage history of the building through the various sensing devices, and to provide driving information for the building energy unit. The introduction of an energy management system to construct a building or if there will be additionally installed in existing buildings. To generate a lot of additional facilities to introduce an energy management system, many facilities are needed as building new construction, like in the old building. It is because they are so many additional amenities as compared to the investment cost-effective energy management is a very difficult situation. By way of at least the effects of the first maximum in investment, employ a method of using the device as much as possible with existing equipment. If necessary, additional equipment is needed, minimizing ever installed. The second part is introduced by the necessary space, rather than introducing an energy management system for the entire building. Installation to suit the utilization of the space is to be used. The third is an energy management system that runs around the data. Here I analyze the collected data to obtain the requested data, and continue to collect data during operation. Proposes an intelligent energy management system, space division BEMS (Building Energy Management System) for use in the construction sector in the same way as above. The system proposed in this paper consists of a predicted classification and prediction engine control engine. In the Predictive classification engine, SARIMA model based on a prediction algorithm to obtain data values and Knapsack model, the proposed classification algorithm is to manage the use of power such as is provided by grouping the intelligent BEMS server, the SARIMA model-based predictive control algorithm for an intelligent client BEMS by installation using fixed data, external data, internal data. The space partitioning intelligent BEMS is that reduce energy consumption by operating using the predicted data value at the Intelligent BEMS server and on the client.
AI-Helper
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.