[논문]BEMS 서비스 관련 해외연구동향

채영태

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지열에너지저널 = Korea journal of geothermal energy, v.11 no.2, 2015년, pp.11 - 19

채영태 (청주대학교 건축공학과)

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문제 정의

BEMS가 하나의 서비스 또는 건물운영에 대한 의사결정도구로 활용하기 위해서는 건물의 에너지 절감에 대한 다양한 기능들이 확보되어야 하는데, 결국 이러한 기능의 복잡성과 수준에 따라서 서비스의 품질과 시스템의 질을 결정하게 된다. 따라서, 본 기고에서는 BEMS 서비스와 관련된 해외 연구중 주목할만한 내용들을 소개하고 우리나라 BEMS의 국제화를 위한 기능설계에 참고자료를 제공하고자 한다.
국내에서도 효과적인 서비스를 위한 기능개발에 대한 관심이 필요하고, 이를 구체화 시키기 위해 중요한 요소기술인 데이터 구조화 방법, 데이터 분석 및 활용에 대한 연구를 지속적으로 진행할 필요가 있다. 이를 통해 BEMS를 이용한 건물의 에너지 및 운영비용 절감에 효과적인 수단으로 활용하여 건물부분의 에너지 절감 및 기후변화영향 감소의 목표를 달성할 수 있다.

제안 방법

Zhao등은 다중에이전트 시스템을 이용하여 분산 열병합발전(CHP)을 채용하는 건물에 있어서 CHP의 운전최적화 기법을 제안하고 검증하였다. 개발된 모델은 다음 그림 7과 같이 냉방, 난방, 그리고 전력에 대한 에이전트 노드로 구성되어 있으며, 부하패턴은 EnergyPlus모델에서 추출하여 실시간 에너지가격과 부하량을 바탕으로 가장 적절한 CHP운전 스케쥴을 작성하는 최적화 모델을 제안하였다. 미국 콜로라도 지방의 냉난방 기준일에 대한 개발 모델의 적정성을 검토하였으며, 다음 표 2와 같이 냉방기준일의 경우 CHP를 설치 하지 않는 경우에 대비하여 CHP와 개발모델을 동시에 적용시 약 80%의 에너지비용을 절감하는 것으로 나타났으며, 난방기준일의 경우 개발된 최적화 기반 CHP 운전을 수행하는 경우 약 61%의에너지 비용감소효과가 있을 것으로 제안하였다^[9].
. 센서 오류 3종류와 급기구 장애물과 같은 건물운영상의 오류 3종류등 6가지 오류에 대하여 일반적인 장비알람 중심의 이상현상 감지 시스템과 비교하였다. 다음 표 1에서 나타난 바와 같이 동일한 현상에 대해서 장비알람 시스템이 탐지하지 못하는 이상현상에 대해서도 개발 시스템이 적절히 작동하고 있었으며, 설비운영의 이상 현상도 대조시스템에 비하여 신속하게 오류를 탐지하는 것으로 나타났다.
Lee등은 미국 뉴욕시 내의 유치원에서 고등학교까지 약 1,200여 학교의 월별 에너지 소비량자료를 이용하여 건물군내에서 각 학교별 주요 성능지표를 지리정보시스템(GIS)를 이용하여 나타내었다^[4]. 주요성능지표(Key performance Index) 분석을 위해 냉방, 난방, 그리고 기본에너지 소비량을 통계학적 방법으로 분해하고 이를 바탕으로 바닥면적, 재학생수 등을 이용하여 정규 화(Normalization)를 수행하였다. 이러한 자료들은 자료필터들의 격층화를 통해 학군별, 의원 지역구별, 자치구별로 성능지표를 제공할 수 있기 때문에 시의 교육예산을 효율적으로 배치하는데 많은 도움을 주고 있다.
Lee 등은 공조기의 운전에 있어서 필요한 실내 설정온도의 자유도를 실제 공조기 운전시 소비되는 에너지를 기반으로 재설정하는 실내 설정온도 제한 모델을 개발하였다. 해당 모델을 바탕으로 설정온도의 변동에 따른 공조기의 에너지 소비량을 예측하고 에너지 공급시간, 가격 등의 제약조건들을 이용하여 정수혼합 비선형프로그래밍 (Mixed Integer Non-linear Programming)을 기반으로 하는 최적화 모델을 구현하였다. 해당 모델은 전력저장장치(ESS)의 개입시간에 대한 스케쥴과 가동 범위를 최적화하여 경제적인 운전설정이 가능하다.

성능/효과

센서 오류 3종류와 급기구 장애물과 같은 건물운영상의 오류 3종류등 6가지 오류에 대하여 일반적인 장비알람 중심의 이상현상 감지 시스템과 비교하였다. 다음 표 1에서 나타난 바와 같이 동일한 현상에 대해서 장비알람 시스템이 탐지하지 못하는 이상현상에 대해서도 개발 시스템이 적절히 작동하고 있었으며, 설비운영의 이상 현상도 대조시스템에 비하여 신속하게 오류를 탐지하는 것으로 나타났다.
개발된 모델은 다음 그림 7과 같이 냉방, 난방, 그리고 전력에 대한 에이전트 노드로 구성되어 있으며, 부하패턴은 EnergyPlus모델에서 추출하여 실시간 에너지가격과 부하량을 바탕으로 가장 적절한 CHP운전 스케쥴을 작성하는 최적화 모델을 제안하였다. 미국 콜로라도 지방의 냉난방 기준일에 대한 개발 모델의 적정성을 검토하였으며, 다음 표 2와 같이 냉방기준일의 경우 CHP를 설치 하지 않는 경우에 대비하여 CHP와 개발모델을 동시에 적용시 약 80%의 에너지비용을 절감하는 것으로 나타났으며, 난방기준일의 경우 개발된 최적화 기반 CHP 운전을 수행하는 경우 약 61%의에너지 비용감소효과가 있을 것으로 제안하였다^[9].
Rocha등은 열전달 특성을 기반으로 하는 건물 열해석 방정식을 이용하여 실내의 각 시간별 온도를 예측하는 부하해석 모듈과, 그리드 및 에너지 원의 가격, 특징들을 기반으로 하는 에너지 활용전략에 대한 수학적 모델을 제안하고, 실제 두개의 현장에 4가지의 서로다른 운전 시나리오로 건물을 운전하는 경우에 있어서 에너지 소비특성을 비교 평가 하였다. 일반적인 제어조건, 평균온도 설정제어 또는 최저온도 설정제어, 과 저자들이 개발한 최적화 기반 온도제어를 비교해 볼 때, 다음의 그림 5~그림 6과 같이 개발된 시스템으로약 6%~10%의 공조에너지 절감을 거둘 수 있는 것으로 나타났으며, 이에 따른 이산화탄소 배출양도 유사한 비율로 감소하였다^[8].

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	건물에너지관리시스템(BEMS)는 어떻게 정의되는가?	이에 따라 전통적인 건물제어회사부터 기술중심의 벤처기업 또는 글로벌 System Integration회사들까지 다양한 공급자들이 BEMS시장에 진출하고 있으며, 각 회사의 주요목표에 따라 BEMS에 대한 정의가 상이하지만, 시장에서의 공통적인 논의는 BEMS는 IT에 기반한 솔루션으로 센서, 제어, 자동화설비의 능력을 확대시켜 자동 또는 수동으로 건물/시설물 시스템의 작동을 개선하기 위한 도구로 정의 된다[1].
	BEMS의 서비스 품질과 시스템의 질을 결정하는 요소는 무엇인가?	BEMS가 하나의 서비스 또는 건물운영에 대한 의사결정도구로 활용하기 위해서는 건물의 에너지 절감에 대한 다양한 기능들이 확보되어야 하는데, 결국 이러한 기능의 복잡성과 수준에 따라서 서비스의 품질과 시스템의 질을 결정하게 된다. 따라서, 본 기고에서는 BEMS 서비스와 관련된 해외 연구중 주목할만한 내용들을 소개하고 우리나라 BEMS의 국제화를 위한 기능설계에 참고자료를 제공하고자 한다.
	BEMS에서의 이상감지 및 분석이 입체적으로 전개될 수 있는 이유는 무엇인가?	기존의 건물자동화 시스템이 특정 설비시스템의 폐회로에 대한 기계신호의 이상감지가 중심이라면 BEMS에서의 이상감지 및 분석은 보다 입체적 (Context)으로 전개될 수 있다. 이는 BEMS 가 장비에서 발생하는 자료 이외에 다양한 정보가 데이터 베이스에 확보되고 이를 실제 운전특성과 연결하여 현재 건물운전의 비정상상태가 장비의고장에 대한 이상인지, 장비와 연관된 사용패턴에 대한 이상인지 분석할 수 있기 때문이다.

참고문헌 (10)

Navigant Research, 2015, "Building Energy Management Systems:Software, Services, and Hardware for Energy Efficiency and System Optimization: Global Market Analysis and Forecasts.
Vikhorev, Konstantin, Richard Greenough, and Neil Brown. "An advanced energy management framework to promote energy awareness."Journal of Cleaner Production 43 (2013): 103-112.

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Lee, Young M., et al. "Analytics for Smarter Buildings."International Journal of Business Analytics (IJBAN) 1.1 (2014): 1-15.
Henze, Gregor P., et al." An energy signal tool for decision support in building energy systems."Applied Energy 138 (2015): 51-70.

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Wijayasekara, Dumidu, et al. "Mining building energy management system data using fuzzy anomaly detection and linguistic descriptions."Industrial Informatics, IEEE Transactions on 10.3 (2014): 1829-1840.

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Chae, Young Tae, et al. "Artificial neural network model for forecasting sub-hourly electricity usage in commercial buildings." Energy and Buildings 111 (2016): 184-194.

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Padilla, Miguel, and Daniel Choiniere. "A combined passive-active sensor fault detection and isolation approach for air handling units."Energy and Buildings 99 (2015): 214-219.

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Rocha, Paula, Afzal Siddiqui, and Michael Stadler. "Improving energy efficiency via smart building energy management systems: A comparison with policy measures." Energy and Buildings 88 (2015): 203-213.

상세보기
Zhao, Peng, Siddharth Suryanarayanan, and Marcelo Godoy Simoes. "An energy management system for building structures using a multi-agent decision-making control methodology."Industry Applications, IEEE Transactions on 49.1 (2013): 322-330.

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YM Lee, R Horesh, L Liberti, YT Chae, R Zhang." Optimal Control of HVAC Systems for Demand Response."INFORMS Annual Meeting 2014, San Francisco (2014).

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