KR20120097460A - 건물 에너지 소비 분석 시스템 - Google Patents
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Abstract
에너지 분석 시스템은 건물 에너지 지출에 귀중한 입력을 제공한다. 본 시스템은 건물에서 에너지 소비가 어떻게 일어나는지, 에너지 총사용량(energy footprint)을 낮추기 위해 어떤 조치들이 취해질 수 있는지를 상세히 조사하는 것, 및 상세한 에너지 소비 분석을 실행하는 것을 돕는다. 분석은, 일례로서, 난방 평형점및 냉방 평형점 중 하나 또는 둘다를 결정하는 평형점 쌍 분석, 추가적인 검토를 위한 특정의 시간 간격으로 특정의 데이터(예를 들어, 에너지 소비 데이터)를 식별하는 예외 순위 분석, 또는 기타 분석을 포함할 수 있다. 본 시스템은 분석 결과를 사용자 인터페이스에 디스플레이할 수 있다.
Description
관련 출원의 상호 참조
본 출원은 둘다 2009년 5월 8일자로 출원된, 발명의 명칭이 "Building Sensor Operational Data Analysis for Energy Saving System Control(에너지 절감 시스템 제어를 위한 건물 센서 동작 데이터 분석)"인 미국 가특허 출원 제61/176,855호 및 제61/176,790호를 기초로 우선권을 주장한다.
본 개시 내용은 건물 에너지 데이터를 획득하고 분석하는 것에 관한 것이다. 본 개시 내용은 또한 에너지 분석에 착수하여 분석 결과를 결정하고, 선택적으로, 그에 응답하여 조명, 난방, 냉방, 및 기타 에너지 소비 시스템과 같은 건물 시스템을 제어하는 것에 관한 것이다.
에너지 소비, 모니터링 및 관리는 현재 및 장래의 환경을 해치지 않는 친환경 인프라의 중요한 요소이다. 건물 에너지 지출, 성능 및 비용을 정확하게 결정하기 위해 에너지 데이터 중심적 분석 결과를 제공하는 것이 필요하다.
에너지 분석 시스템은 에너지 분석 결과를 제공한다. 에너지 분석 시스템은 프로세서, 프로세서에 결합된 통신 인터페이스, 및 프로세서에 결합된 메모리를 포함할 수 있다. 메모리는, 프로세서에 의해 실행될 때, 에너지 분석 시스템으로 하여금 네트워크 운영 센터로부터 에너지 데이터 연결 인터페이스를 통해 에너지 데이터 소스로의 데이터 연결을 설정하게 하고, 에너지 데이터 소스로의 데이터 연결을 통해 네트워크 운영 센터에서 에너지 데이터를 획득하게 하며, 네트워크 운영 센터에서 에너지 데이터에 대한 에너지 분석을 수행하여 분석 결과를 생성하게 하는 에너지 분석 논리를 포함할 수 있다.
에너지 분석은 에너지 데이터 내의 관리 건물 데이터(control building data)를 결정하는 것, 에너지 데이터 내의 사용자 정의 데이터를 결정하는 것, 및 관리 건물 데이터와 사용자 정의 데이터를 비교함으로써, 분석 결과로서, 예외 순위(exception rank)를 결정하는 것을 포함할 수 있다. 예외 순위는 추가의 검토를 위한 사용자 정의 데이터 내의 특정의 데이터를 식별할 수 있다.
다른 일례로서, 에너지 분석은 에너지 데이터로부터의 평형점 집합(balance point set)을 분석 결과로서 결정하는 것을 포함할 수 있다. 평형점 집합은 난방 평형점 집합 및 냉방 평형점 둘다를 포함할 수 있다. 본 시스템은 임의의 분석 결과를 디스플레이상의 사용자 인터페이스에 디스플레이할 수 있다.
이하의 도면 및 상세한 설명을 살펴보면, 다른 시스템, 방법, 특징 및 이점이 당업자에게 명백하거나 명백하게 될 것이다. 모든 이러한 부가의 시스템, 방법, 특징 및 이점이 이 설명 내에 포함되고 본 발명의 범위 내에 속하며, 첨부된 특허청구범위에 의해 보호되는 것으로 보아야 한다.
이하의 도면 및 설명을 참조하면 본 시스템 및 방법이 더 잘 이해될 수 있다. 도면 내의 구성요소가 꼭 척도대로 되어 있는 것은 아니며, 그 대신에 본 발명의 원리를 설명하는 것에 중점을 두고 있다. 게다가, 도면에서, 유사한 참조 번호는 상이한 도면에 걸쳐 대응하는 부분을 가리킨다.
도 1은 건물 에너지 분석을 위한 시스템을 나타낸 도면.
도 2는 동작 다이어그램을 나타낸 도면.
도 3은 기반구조 다이어그램을 나타낸 도면.
도 4는 이익 다이어그램을 나타낸 도면.
도 5는 에너지 및 절감 영향 분석을 나타낸 도면.
도 6은 본 시스템이 구현할 수 있는 종단간 분석 프로세스를 나타낸 도면.
도 7은 본 시스템이 그의 분석으로부터 발생할 수 있는 조사 결과를 나타낸 도면.
도 8은 본 시스템이 발생할 수 있는 예시적인 기초 보고서(800)를 나타낸 도면.
도 9는 지능형 경보의 자동화된 분석 및 유지 관리 활동의 검출의 일례를 나타낸 도면.
도 10은 본 시스템의 개발 프레임워크의 일례를 나타낸 도면.
도 11은 건물 에너지 분석을 위한 시스템 아키텍처를 나타낸 도면.
도 12는 본 시스템의 단계별 구현 계획을 나타낸 도면.
도 13은 본 시스템이 구현할 수 있는 임계값-기반 경고 프로세스를 나타낸 도면.
도 14는 프로세스 플로우차트를 나타낸 도면.
도 15는 안전한 환경을 제공하는 사업 규칙, 제어 및 기술(데이터 구성을 포함함)을 나타낸 도면.
도 16은 프로그램 관리 방법을 나타낸 도면.
도 17은 확장성 시나리오를 나타낸 도면.
도 18은 본 시스템이 발생할 수 있는 보고 화면의 대시보드 스크린샷을 나타낸 도면.
도 19는 본 시스템이 발생할 수 있는 분석 보고 화면의 대시보드 스크린샷을 나타낸 도면.
도 20은 본 시스템이 발생할 수 있는 경향 보고 화면의 대시보드 스크린샷을 나타낸 도면.
도 21은 본 시스템이 발생할 수 있는 과거 에너지 비교의 모니터링 보고 화면의 대시보드 스크린샷을 나타낸 도면.
도 22는 본 시스템이 발생할 수 있는 실제 에너지 사용량 대 예산액의 모니터링 보고 화면의 대시보드 스크린샷을 나타낸 도면.
도 23은 본 시스템이 발생할 수 있는 대화형 자동 오류 검출 및 진단의 모니터링 보고 화면의 대시보드 스크린샷을 나타낸 도면.
도 24는 건물 장비 및 시스템의 동작에 관한, 특히 장비 성능을 중심으로 한 분석에 관한 보고를 비롯한, 각각의 건물 공간 내에서 쾌적, 효율 및 동작을 측정하고 최적화하는 샘플 보고 형식을 나타낸 도면.
도 25는 건물 에너지 분석을 위한 시스템을 구현하는 특정의 기계의 일례를 나타낸 도면.
도 26은 평형점 결정 논리를 나타낸 도면.
도 27은 kwh(kilowatt hour) 소비량 및 예외 순위 분석을 나타낸 도면.
도 28은 예외 순위를 결정하는 비교 논리를 나타낸 도면.
도 29는 건물 레벨 경고를 결정하는 경고 논리를 나타낸 도면.
도 1은 건물 에너지 분석을 위한 시스템을 나타낸 도면.
도 2는 동작 다이어그램을 나타낸 도면.
도 3은 기반구조 다이어그램을 나타낸 도면.
도 4는 이익 다이어그램을 나타낸 도면.
도 5는 에너지 및 절감 영향 분석을 나타낸 도면.
도 6은 본 시스템이 구현할 수 있는 종단간 분석 프로세스를 나타낸 도면.
도 7은 본 시스템이 그의 분석으로부터 발생할 수 있는 조사 결과를 나타낸 도면.
도 8은 본 시스템이 발생할 수 있는 예시적인 기초 보고서(800)를 나타낸 도면.
도 9는 지능형 경보의 자동화된 분석 및 유지 관리 활동의 검출의 일례를 나타낸 도면.
도 10은 본 시스템의 개발 프레임워크의 일례를 나타낸 도면.
도 11은 건물 에너지 분석을 위한 시스템 아키텍처를 나타낸 도면.
도 12는 본 시스템의 단계별 구현 계획을 나타낸 도면.
도 13은 본 시스템이 구현할 수 있는 임계값-기반 경고 프로세스를 나타낸 도면.
도 14는 프로세스 플로우차트를 나타낸 도면.
도 15는 안전한 환경을 제공하는 사업 규칙, 제어 및 기술(데이터 구성을 포함함)을 나타낸 도면.
도 16은 프로그램 관리 방법을 나타낸 도면.
도 17은 확장성 시나리오를 나타낸 도면.
도 18은 본 시스템이 발생할 수 있는 보고 화면의 대시보드 스크린샷을 나타낸 도면.
도 19는 본 시스템이 발생할 수 있는 분석 보고 화면의 대시보드 스크린샷을 나타낸 도면.
도 20은 본 시스템이 발생할 수 있는 경향 보고 화면의 대시보드 스크린샷을 나타낸 도면.
도 21은 본 시스템이 발생할 수 있는 과거 에너지 비교의 모니터링 보고 화면의 대시보드 스크린샷을 나타낸 도면.
도 22는 본 시스템이 발생할 수 있는 실제 에너지 사용량 대 예산액의 모니터링 보고 화면의 대시보드 스크린샷을 나타낸 도면.
도 23은 본 시스템이 발생할 수 있는 대화형 자동 오류 검출 및 진단의 모니터링 보고 화면의 대시보드 스크린샷을 나타낸 도면.
도 24는 건물 장비 및 시스템의 동작에 관한, 특히 장비 성능을 중심으로 한 분석에 관한 보고를 비롯한, 각각의 건물 공간 내에서 쾌적, 효율 및 동작을 측정하고 최적화하는 샘플 보고 형식을 나타낸 도면.
도 25는 건물 에너지 분석을 위한 시스템을 구현하는 특정의 기계의 일례를 나타낸 도면.
도 26은 평형점 결정 논리를 나타낸 도면.
도 27은 kwh(kilowatt hour) 소비량 및 예외 순위 분석을 나타낸 도면.
도 28은 예외 순위를 결정하는 비교 논리를 나타낸 도면.
도 29는 건물 레벨 경고를 결정하는 경고 논리를 나타낸 도면.
도 1은 건물 에너지 분석을 위한 시스템(100)의 개요를 나타낸 것이다. 시스템(100)은 새로운 레벨의 데이터 분석 및 연속적인 제어(106)를 용이하게 해주기 위해 정보 기술(IT)(104)을 갖는 건물 시스템(102)에 중점을 두고 있다. 시스템(100)은 사실-기반 의사 결정 및 안전한 환경 관리를 위한 데이터 및 지표를 수집한다. 시스템(100)은 연속적인 개선을 주도하고, 관리자가 진행 상황을 표시하고 생산성 목표를 달성하는 것을 용이하게 해준다. IT가 건물 기술과 융합됨에 따라, 시스템(100)은 계속적인 시스템 최적화를 가능하게 해주어, 회사가 그의 기존의 부동산 포트폴리오의 성과를 유지하는 것을 보다 실현가능하고 보다 효과적으로 만들어준다. 어떤 경우에, 본 시스템은 건물 운영 비용을 20 내지 30% 또는 그 이상만큼 감소시켜, 제곱피트당 $10 내지 $20 이상의 건물 가치의 증가를 가져올 수 있다. 시스템(100)은 건물 운영 및 비용을 최적화하기 위해 데이터 중심적 서비스(data focused service)를 제공하는 것에 중점을 두고 있다.
시스템(100)은 광범위한 기술을 사용하여 구현될 수 있다. 이들 기술은, 도 2의 동작 다이어그램(200)에 나타낸 바와 같이, 광범위한 건물 시스템에 걸쳐 데이터 포착 및 분석을 할 수 있다. 이러한 건물 시스템은 자동화 시스템(202), HVAC(high voltage air conditioning) 시스템(204), 조명 시스템(206), 전원 시스템(208), 보안 시스템(210), (예를 들어, 자산, 직원, 및 재고를 추적하기 위한) RFID(radio frequency identification) 시스템(212), 및 센서 시스템(214)(압력, 움직임, 진동, 온도 및 접촉 센서 등)을 포함한다. 에너지 및 컨설팅 서비스(216)도 역시 시스템(100)에 입력을 제공할 수 있다. 이러한 기술은, 예를 들어, Richards Zeta™ 회사, Interval Data Systems™ 회사, Facility Solutions Group™ 회사, Sensus™ 회사, Constellation NewEnergy™ 회사, 및 기타 공급업체로부터 이용가능하다. 그에 따라, 시스템(100)은 장비의 설치와 지상 수리 및 유지 관리 서비스, 통합, 구성, 프로토콜 변환, 원격 BAS(Building Automation System, 건물 자동화 시스템) 프로그래밍 및 최적화를 위한 포털, AFDD(Automated Fault Detection Diagnostics, 자동 오류 검출 진단), 유지 관리 최적화(Maintenance Optimization), BAS 분석, BOSS(Baseline Scorecard, 기초 성과표), 및 시스템 최적화, 그리고 기타 특징을 구현할 수 있다.
도 3은 장래에 부가의 서비스를 전달하는 데 도움을 주는 시스템(100) 데이터 중심 방법에 기초한 기반구조 다이어그램(300)을 나타낸 것이다. 시스템(100)은 데이터 서비스에 중점을 두고 있으며 건물 센서 및 제어 인프라로부터의 정보에 기초하여 이익을 가져다 줄 수 있다. 동작 데이터에 액세스하고 이를 사용해 시스템 동작을 제어하는 것은 상당한 부가적인 절감 및 수익 창출 기회를 용이하게 해줄 수 있다
도 4는 이익 다이어그램(400)을 나타낸 것이다. 이익 다이어그램(400)은 시스템(100)이 가져다 주는 정성적 및 정량적 이익을 나타내고 있다. 이익 다이어그램(400)은 또한 몇가지 예시적인 주요 이익 동인(benefits driver)을 나타내고 있다.
도 5는 에너지 및 절감 영향 분석(500)을 나타낸 것이다. 분석(500)은 에너지 절감 - 시스템(100)이 그의 달성에 도움을 줄 수 있음 - 으로 인해 어느 회사 주식 가격이 올랐는지의 예시적인 시나리오를 설명하고 있다.
도 6은 시스템(100)이 구현할 수 있는 종단간 분석 프로세스(600)를 나타낸 것이다. 분석 프로세스(600)는, 예를 들어, 다년간에 걸친 전체적인 최적화 및 모니터링을 포함할 수 있다. 일 구현에서, 프로세스(600)는 정보 수집 및 통합(602)(예를 들어, 에너지 청구서 또는 기타 문서로부터의 정보를 사용함), 예비 데이터 수집(604), 분석(606)(예를 들어, 성과표 및 기초 보고서를 발생하기 위한 것임), 상세 데이터 수집(608), 권고 조치 발생(610)(예를 들어, 솔루션 보고서의 형태로 되어 있음), 및 시정 조치(612)(예를 들어, 검증 보고서의 형태로 되어 있음)를 포함할 수 있다. 초기 설치 및 분석 이후에, 시스템(100)은, 기업 시스템의 추가적인 통합을 위한 옵션을 사용하여, 각각의 통합된 설비에 대한 연속적인 모니터링을 제공하도록 계속하여 최적화될 수 있다. 시스템(100)은 시스템(100) 설치자 또는 제공업자가 초기 비용(up-front cost) 및 계속적인 이익 둘다를 공유하는 것을 용이하게 해주는 이득 공유 계약(gain sharing agreement)에 또는 이 계약 하에 구현될 수 있다. 이것은 계속적으로 증가하는 이익을 가져다 주는 장기적 관계를 수립한다.
예를 들어, 602 및/또는 604는 과거 요금 청구 정보 및 간격 데이터(매 5분 내지 15분마다 측정된 건물 전력 사용량을 보여주는 데이터 등)의 분석을 포함할 수 있다. 도 7은 시스템(100)이 그 분석으로부터 발생할 수 있는 조사 결과(700)를 나타낸 것이다. 조사 결과(700)는 건물 효율 저하(702), 불필요한 피킹(peaking)(704), 차선적 점유 스케줄(sub-optimal occupancy schedule)(706), 및 온도 상관(708)을 포함할 수 있다.
추가의 일례로서, 602 및/또는 604는 건물 성능의 기준을 설정하는 것을 추가로 포함할 수 있다. 환언하면, 예를 들어, BMS(Building Management System, 건물 관리 시스템) 정보에의 액세스에 기초한 시스템(100)은, 시스템(100)이 에너지 소비의 현황 전후에 방별 현황(room by room picture)을 보여주도록, 기준 성능(baseline performance)을 생성할 수 있다. 도 8은 방 상세 성과표(room detail scorecard)(802), 소비/수요 그래프(804), 최상위 레벨 성과표 기준(예를 들어, 쾌적/효율/동작) 차트(806), 또는 기타 기초 보고서를 포함하는, 시스템(100)이 발생할 수 있는 예시적인 기초 보고서(800)를 보여주고 있다.
분석(606)은 시스템 성능을 향상시키기 위한 프로그래밍 및 유지 관리 활동을 포함할 수 있다. 이것은 시스템 동작의 연속적인, 실시간, 및/또는 자동화된 분석을 포함할 수 있다. 도 9는 지능형 경보의 자동화된 분석 및 유지 관리 활동의 검출의 일례(900)를 나타낸 것이다.
데이터 수집 - 분석 - 오류 검출 - 연속적인 제어, 및 기타 측면에 관한 시스템(100)에의 입력은 다음과 같은 것을 포함할 수 있다:
공과금 청구서(utility bill) 및 간격 데이터,
건물 설계도 및 BAS 설계 다이어그램,
건물 관리 시스템 정보,
제어 장치 공급업체 및 건물 엔지니어의 연락처 정보,
시설에의 액세스(예를 들어, 물리적 또는 원격 액세스).
시스템(100)은 고성능 건물 및 에너지 관리의 전략적 신규 시장에 대한 새로운 솔루션을 지원하는 에너지 프레임워크를 전달함으로써 건물의 에너지 및 유지 관리의 효율을 향상시키기 위한 전략들을 결합할 수 있다. 시스템(100)은 전세계에 걸친 건물의 연결 및 데이터 관리를 통해 강력한 에너지 관리 프레임워크의 개발 및 관련 구현 기술을 이용한다. 이러한 기술은 에너지 프레임워크 및 건물 관리 시스템에서 사용되는 Outlook, Office Communicator, Sharepoint 및 기타 기술을 포함할 수 있다. 시스템(100) 및 시스템 구현은 또한 주요 에너지 관리 회사(예를 들어, Sensus Ml, ION EEM)와 제휴하여, 데이터 수집을 개선하고, 예를 들어, Azure 및 Microsoft의 Cloud 아키텍처를 통해 관리되는 진보된 응용 프로그램을 전달할 수 있다. 시스템(100)은 또한 유틸리티와 건물의 소유자 데이터를 통합하여, KPI, 스마트 도시, 스마트 그리드, 탄소 추적, 에너지 소비, 스마트 그리드 통합, INDE, 수요 반응, 및 기타 시스템의 대시보드를 발생하는 것을 용이하게 해주기 위해 Microsoft™ Dynamics를 이용할 수 있다.
도 10은 시스템(100)의 개발 프레임워크(1000)의 일례를 나타낸 것이다. 시스템(100)을 개발하는 것과 관련하여 다음과 같은 것들이 수행될 수 있다:
EMF(Energy Management Framework, 에너지 관리 프레임워크)를 공동 개발하기 위한 전략 및 로드맵을 생성하는 것.
스마트 건물 플랫폼이 EMF를 증명하는 근거이고 또한 EMF 및 그의 프리미어 에너지 관리 응용 프로그램에 대한 자격증명으로서 역할하는 것을 내부적으로 시험하는 것.
에너지 관련 응용 프로그램을 개발, 배치 및 관리하는 독자적인 플랫폼을 정의함에 있어서 산업계를 이끌기 위해 .NET, SQL Server, Dynamics, Virtual Earth, Azure, 및 Sharepoint를 이용하여 EMF를 공동으로 개발하는 것.
진보된 공학 계산 및 데이터 관리 요구사항을 관리하기 위해, 예를 들어, Azure의 클라우드 서비스 OS를 사용하여 EMF를 배치하는 것.
건물 시스템 연결 및 통합을 위한 선도 기술(즉, Plexus)을 조사하고 임의의 회사가 이용하는 플랫폼에서 부가적인 드라이버, 확장성 및 보안을 스케일링하는 것을 돕는 것.
시장이 발전함에 따라 부가의 MSFT 기술을 이용하기 위해 EMF의 전략을 추가적으로 정의하는 것(예를 들어, 일례로서 Office Communicator, Sharepoint에 의한 탄소 추적, Outlook과 BAS의 통합).
MSFT에서 배포한 기존의 에너지 시스템 및 기술에 통합시키는 것(즉, ION/EEM & MRO).
전세계의 에너지/탄소 감축 실행 계획(스마트 그리드, CCF Project 2 Degrees, INDE, 수요 반응 프로그램, 탄소 추적/관리/거래, 유틸리티 성능 엔진, 스마트 도시)의 일환으로서 Dynamics를 이용하기 위해 유틸리티 회사와 제휴하는 것.
도 11은 시스템(100)의 아키텍처(1100)를 나타낸 것이다. 시스템(100)은 자본 집약적인 방법에 대비하여 기존의 시스템 및 장비의 데이터 관리 및 분석에 기초한 에너지 데이터 중심적 방법을 제공할 수 있다. 시스템(100)은 하드웨어 및 소프트웨어 애그노스틱(hardware and software agnostic) 방식으로 다수의 공급업체 솔루션 및 프로토콜(예를 들어, Trane, Siemens, Johnson Control, Honeywell, 및 기타에 의해 제공됨)과 연결되고 통합될 수 있다. 시스템(100)은 포트폴리오 내의 하나 이상의 건물을 웹-기반 제어 기능을 갖는 네트워크 운영 센터에 연결시키는 개방 IP-기반 양방향(읽기/쓰기) 인프라를 제공할 수 있다. 시스템은, 일례로서, 다음과 같은 것들을 포함할 수 있다:
1) 설정점 제어 및 스케줄 최적화를 통해 연속적인 재커미셔닝(re-commissioning)을 전달하는 것,
2) 사용자 정의 옵션 - 순위, 심각성, 오류 비용, 위치 및 기타 - 에 의해 우선순위가 매겨지고, 매일 24시간 x 매주 7일(24x7)에 걸쳐 1분 간격까지 미세화된 자동화된 장비 오류 검출 및 진단을 전달하는 것,
3) 모든 장비에 걸친 설정점 및 스케줄에 대한 동작 가이드라인과 중앙 명령 센터를 통해 관리되는 건물의 포트폴리오에 대한 BAS 데이터를 설정하는 것,
4) 에너지 감축 - 1차년도에 최소 10% - 를 추적하는 측정가능한 계산된 월별 결과를 전달하는 것,
5) 기존의 유지 관리 수리 및 동작 응용 프로그램과 에너지 관리 시스템에 통합하는 것,
6) 필요에 따라 부가의 계량기, 서브-계량기, 센서를 공통의 플랫폼에 설치, 연결 및 통합시킬 수 있는 기능을 포함시키는 것,
7) 세계적 수준의 프로젝트 관리, 변화 관리 및 학습 기관에 의해 지원되는 것, 및
8) 클라이언트의 필요에 따라 쉽고 안전하게 확장하기 위해 확장가능 아키텍처를 통해 전달되는 것.
여전히 도 11을 참조하면, 아키텍처(1100)는 다음과 같은 것들을 포함한다:
건물(예를 들어, 회사 시설)에서: 시설 내의 하나 이상의 계량기 및 서브-시스템에 연결하기 위한 연결 인터페이스를 제공하는 중재기(mediator: 1102)(예를 들어, Richards-Zeta Mediator 2500). 계량기는 유틸리티 계량기는 물론 임의의 BAS(Building Automation System), 조명 또는 보안 제어 시스템, 또는 기타 시스템을 포함할 수 있다.
사이트 웹 서비스(1104): 중재기(1102)는 수집하는 데이터를 시스템 NOC(Network Operations Center, 네트워크 운영 센터)(1106)에 전달한다. 중재기(1102)는 임의의 원하는 설비에 있는 현장에 설치된 웹 서비스(1104)로부터 에너지 데이터를 수신할 수 있다. 환언하면, 웹 서비스(1104)는 중재기(1102)로의 데이터 연결을 설정하고 건물 에너지 데이터를 중재기(1102)로 전송할 수 있다. 그렇지만, 파일 전송, 메시지 전달(웹 서비스 기반이거나 그렇지 않음), 공유 메모리, 또는 기타 데이터 전송 메커니즘을 비롯하여, 데이터를 중재기(1102)로 전달하기 위해 데이터 전송 메커니즘으로서 임의의 다른 유형의 연결 인터페이스가 이용될 수 있다.
시스템 NOC(1106): NOC(1106)는 모든 시설에 걸쳐 데이터를 수집하기 위해 SOA(Service-Oriented Architecture, 서비스-지향 아키텍처)를 사용할 수 있다. 그의 코어 서비스는 웹-기반 포털 또는 RIA(Rich Internet Application, 리치 인터넷 응용 프로그램)을 통해 분석 및 기타 데이터 관리 서비스를 사용자에게 제공한다. NOC(1106)의 특정의 구현 및 NOC(1106)가 제공할 수 있는 분석 결과의 일례에 대해 이하에서, 상세하게는 도 25 내지 도 28과 관련하여 논의한다.
외부 데이터 소스(1108): 그에 부가하여, NOC는 국립 기상 서비스(National Weather Service)와 같은 외부 데이터 소스로부터 관련 데이터를 수집하고, 또한 지역 에너지 가격 및 제3자 또는 회사 시스템에 관한 보고서를 획득할 수 있다.
부가 서비스(1110): 시스템(100) 인프라의 다양성으로 인해, 부가 서비스가 코어에 계층화되어 있을 수 있다. 중재기(1102)는 수요 반응 프로그램을 지원하는 양방향 통신을 가진다. 부가 서비스는 또한 회사 시설 관리자 및 조작자가 동작에 관한 정보를 공유할 수 있는 공동 작업 소셜 네트워크를 포함한다. 부가 서비스는 또한 회사 건물의 LEED 인증을 주도하고, 탄소 추적 및 완화 서비스와 기타 서비스를 수행할 수 있다.
시스템(100) 에너지 관리 데이터 서비스는 시설의 운영의 포괄적인 뷰를 전달하는 독자적인 방식을 제공한다. 시스템(100)은 모든 관련 시설 데이터의 실시간/간격 데이터 획득 및 분석을 통해 연속적인 최적화된 제어를 구현할 수 있다. 시스템 EEMS(Enterprise Energy Management System, 기업 에너지 관리 시스템)는 다음과 같은 것들을 포함하거나 수반할 수 있다: (1) 물리적 현장 평가, (2) 과거 공과금 청구서 분석, (3) 유틸리티 계량기 간격 데이터 분석, (4) 전체적인 시설 관리 분석, (5) 실시간 자동화된 장비 오류 검출, 및 (6) 에너지 소싱 및 수요 반응 에너지 관리. 이들 입력으로부터, 시스템 에너지 관리 시스템은 실현된 에너지 감소 및 비용 절감을 가져오는 실행가능한 정보를 제공하는 보고서, 대시보드, 및 경고의 형태로 통찰을 발생한다.
시스템(100)은 시설 구내를 상세히 감사하는 것으로 시작할 수 있다. 기계 유형, 레이아웃 및 건물 구조, 동작 시간, 건물 자동화 능력, 그리고 잠재적인 부가의 계량 및 서브-계량의 필요성을 전체적으로 문서화하기 위해 시설이 조사된다. 각각의 건물의 고유한 특성을 관찰하는 데 특정의 주의가 요구된다. 답사는 구내의 레이아웃, 엔지니어링, 및 동작 상태에 관한 중요한 기초 정보를 제공한다.
과거 공과금 청구서 분석은 시스템(100) 구현의 그 다음 단계이다. 과거 공과금 청구서 분석은 시간에 따른 공과금 청구서 경향 - 일반적 또는 계절에 따른 에너지 경향을 포함함 - 에 대한 깊이 있는 이해를 제공한다. 이 정보는 에너지 절감 기회가 인식될 수 있도록 건물이 관리되는 방식을 이해하는 데 중요하다. 이는 또한 나중의 에너지 절감 대책과 비교될 수 있는 벤치마크를 제공한다. 그에 부가하여, 이 단계 동안에 요금 청구 오류를 발견하는 일 - 이는 직접적인 절감의 기회임 - 이 흔히 있다.
계량기 간격 데이터 분석은 시스템(100) 솔루션의 제3 단계이다. 에너지 소비에 관한 데이터를 획득하기 위해, 에너지 데이터 중재기(1102)가 설치되고 현장의 유틸리티 계량기에 연결된다. 중재기(1102)는 건물 자동화 시스템을 비롯한 건물 내의 각각의 계량기로부터 유틸리티 데이터를 수집하는 데 사용된다. 이 데이터는 이어서 건물, 섹션 또는 층별로 소비 내역을 얻기 위해 정제되고 수집되며, 강력한 EEMS 도구에서 검토될 수 있다. 요금 청구 분석과 마찬가지로, 이 정보는 경향을 알아내고 장래의 에너지 절감 전략을 벤치마크하는 데 사용된다.
건물의 전체적인 화면이 시설 관리 분석 동안에 나타나고, 여기서 시스템(100) 팀은 건물 관리의 "설계 의도" 대 건물의 현재 성능에 관하여 분석하고 보고한다. 여기서, 중재기(1102)는 각각의 건물 시스템 및 건물 내의 장비로부터 데이터를 추출한다. 장비가 작동하고 건물이 운영되는 방식에서의 미묘한 특징을 전체로서 관찰하기 위해 이 데이터가 시간에 따라 추적된다. 수개월, 심지어 수년의 데이터가 수집됨에 따라, 계절성, 점유율, 및 이용율에 관련된 거시적 경향 모두가 나타난다. 이러한 경향은 전력 사용량 및 기타 메트릭을 상황에 맞춰 수정하는(contextualize) 데 도움을 주며, 그로써 건물 운영 및 추가적인 절감 기회에 대한 훨씬 더 많은 통찰이 가능하게 된다.
시스템(100) 솔루션은 분단위로 중재기(1102)에 의해 포착된 데이터를 이용한다. 이러한 세분화된 입도 레벨은 시스템 솔루션이 이전에 검출할 수 없었던 실시간 경향 및 문제점을 식별하는 것을 용이하게 해준다. 그에 부가하여, 이는 문제점에 우선순위를 부여하고 그의 계속된 무시 또는 체계적인 비효율성에 대한 유형 비용을 제안하는 실시간 실행가능 보고를 제공한다. 자동 오류 검출은 고작 3주간의 수집된 데이터로 시작하고, 시스템 계약의 기간 동안 계속된다.
중재기(1102)는 임의의 통합된 시스템과의 양방향(읽기/쓰기) 기능을 제공한다. 이것은 그에 연결된 시스템의 연중무휴 연속적인 최적화된 제어를 용이하게 해준다. 중재기(1102)는 임의의 이전의 개별 시스템 간의 완전 폐루프 고급 수학 및 논리를 가능하게 해주는 지능 계층(intelligence layer)을 가진다. 중재기(1102)는 또한 웹 서비스를 전송하고 사용한다. 예시적인 웹 서비스는 비필수적인 조명을 끄고 냉각수 및 HVAC 구역에 관한 설정점을 변경함으로써 전기 부하를 자동으로 차단(shed)하도록 보드 논리 및 제어 장치 상의 중재기(1102)를 트리거하는 CNE(Constellation New Energy)로부터의 ADR(Automated Demand Response, 자동 수요 반응) 통지 및 가격 레벨 신호일 것이다.
따라서, 시스템(100) 및 NOC(1106)는 네트워크 운영 센터(1106)로부터 에너지 데이터 중재기(1102)를 통해 에너지 데이터 소스(1104)로의 데이터 연결을 설정할 수 있다. 이들은 이어서 에너지 데이터 소스(1104)로의 데이터 연결을 통해 네트워크 운영 센터(1106)에서 에너지 데이터를 획득할 수 있다. 시스템(100) 및 NOC(1106)는 또한, 예를 들어, 도 25 내지 도 28과 관련하여 이하에 기술하는 바와 같이, 분석 결과를 생성하기 위해 네트워크 운영 센터(1106)에서 에너지 데이터에 대한 에너지 분석을 수행할 수 있다.
시스템(100) 솔루션의 다른 구성요소는 전략적 에너지 소싱 및 수요 반응 에너지 계획이다. 에너지 소싱 전문가는 각각의 시설이 그 시장에서 이용가능한 최저 비용 및/또는 가장 친환경적인 전력(greenest power)을 찾는 데 도움을 줄 것이다. 친환경 옵션은 시설의 에너지 요구사항을 재생가능 에너지원(풍력, 소수력, 매립지 가스 및 바이오매스를 포함함)으로 보완하여, 새로운 재생가능 발전소의 건설을 직접 지원할 수 있는 전기 대체 수단을 제공하는 것을 포함한다. 시스템 수요 반응 솔루션은 시설에 직접 수익(direct revenue)을 제공할 수 있는 부가 서비스이다. 시설은 지역 ISO의 수요 반응 프로그램에 가입하고 합의된 횟수만큼 부하를 차단하도록 합의하는 것과 교환으로 참여에 대한 연간 지불을 받는다. 시스템은 시설 운영에 대한 영향을 최소화하는 수요 반응 솔루션을 제작하는 것을 돕는다. 에너지 소싱 및 수요 반응 둘다는 고객에게 가치를 전달하면서 지역 규제를 충족시키도록 관리된다.
시스템(100) 솔루션은 몇가지 영역에서 비용 절감을 달성한다. 가장 주목할 만한 점은, 총 에너지 소비의 감소와 예정된 및 예정되지 않은 유지 관리 둘다의 감소를 통해 절감이 달성된다는 것이다.
건물 관리 시퀀스가 가장 경제적으로 실행되도록 최적화될 때 에너지 절감이 일어난다. 비어 있는 건물을 전용량으로/그에 가깝게 운전하는 것과 같은 낭비 상황이 쉽게 제거된다. 잘못 구성된 그리고 심지어 수리를 필요로 하는 기계를 식별하는 시스템(100) 분석 솔루션을 통해 보다 미묘한 개선이 식별될 수 있다. 시스템(100) 솔루션의 자동 오류 검출 및 진단 도구는 문제점의 명확한 이해를 제공할 뿐만 아니라, 문제점이 해결되지 않은 채로 놔둘 경우의 재정적 결과를 제안한다. EEMS의 보고는 건물의 상태를 단순히 평가하는 것보다 조사하는 데 인시(man-hour)를 덜 필요로 하는 세부 수준을 제공하며, 그로써 시설팀이 자유롭게 가장 유망한 에너지 절감 기회를 찾는다.
효율적인 건물 운영은 예정된 유지 관리 비용의 감소를 가져온다. 이것은 장비의 수명을 증가시키고 교체 빈도수를 감소시키며, 그로써 새로운 자본재 구입을 추천하기 보다는 시설이 가지고 있는 장비를 사용하여 시설이 그의 동작을 최적화할 수 있다. 비효율적인 기계의 검출에 기초하여, 예정되지 않은 유지 관리 비용도 역시 감소된다. 어떤 기계는 원하는 최종 결과(예를 들어, 방을 72도로 냉방하는 것)를 달성할 수 있지만, 그의 수명을 절반으로 단축시키는 아주 비효율적인 방식으로 그렇게 한다. 일례로서, 난방 및 냉방 모드 둘다에서 동작하고 있는 기계는 뜨거운 공기와 차가운 공기를 혼합함으로써 72도의 최종 온도를 달성할 수 있을지도 모른다. 그렇지만, 이것은 아주 비효율적이고, 기계를 갑자기 고장나게 할 수 있다.
또한, 시스템(100) 솔루션은, 주요 자본재 구입을 필요로 하지 않고, 직접적이고, 연속적이며 신뢰성있는 에너지 절감을 제공한다. 시스템(100) 솔루션은, 에너지 소비를 최적화하고 장비의 수명을 최대화함으로써, 시설이 이미 가지고 있는 장비를 시설이 최대한 사용하도록 도움을 준다. 그의 데이터 기반 솔루션을 통해, 시스템(100)은 정보 기술 기반 비즈니스 인텔리전스 기능을 시설 에너지 관리의 세계에 가져다 주기 위한 독자적인 방법을 시장에 제공한다.
도 12는 시스템(100)의 단계별 구현 계획(1200)을 나타낸 것이다.
1. EEMS 데이터베이스 저장소
초기 설정
중재기(1102)가 이용가능한 계량 데이터를 검색하기 위해 기존의 계량 인프라에 직접 설치될 수 있다. 설정된 네트워크 연결이 있는 경우, 시스템 구성이 원격적으로 행해질 수 있다. 중재기(1102)가 설치되는 동안 EEMS 데이터베이스가 구성될 수 있다. 구성은 데이터베이스 내의 각각의 계량기 및 시설을 커미셔닝(commissioning)하는 것과, 검색된 데이터점을 정제, 유효성 검사 및 정규화하는 것을 포함할 수 있다.
계량기/서브-계량기 데이터로부터의 유틸리티/에너지 소비 데이터 검색
시스템(100)은 지능형의 연결된 건물에 대한 통합 플랫폼으로서 역할할 수 있는 중재기(1102)를 통한 계량기 및 서브-계량기로부터의 데이터 검색을 지원할 것이다. 중재기(1102)는 또한 그의 MPX(Multi-Protocol Exchange) 플랫폼 및 프레임워크를 통해 건물 자동화 및 기타 건물 서브-시스템(조명 및 보안을 포함함)에 연결될 수 있다.
주요 성능 지표 추적
시스템(100)은 간격 데이터점으로서 온도, 유량 및 날씨 조건과 같은 데이터점을 추적한다. 시스템(100)은 각각의 수집된 점/간격에 대한 타임스탬프, 점 값(point value) 및 데이터 품질 등급과 함께 이 정보를 저장할 것이다. 시스템(100)은 이어서 출력/보고를 위한 점을 정렬하기 위해 사용자가 원하는 임의의 구간으로 시간 값을 정규화할 수 있다.
대부분의 KPI(key performance indicator, 주요 성능 지표)는 이들 데이터 값에 기초한 계산의 결과이다. 시스템(100)은 원하는 데이터 수집률(예를 들어, 매 15분마다)에서 또는 크기별로 정규화된 KPI(예를 들어, Btu/제곱피트)를 통해 진행 중인 소비 및 운영 원가율(예를 들어, $/시)을 계산할 수 있다. 비용 및 소비-기반 KPI에 부가하여, 시스템이 열 쾌적(thermal comfort) 및 환기 요구사항을 얼마나 잘 충족시키고 있는지를 보여주기 위해 쾌적 및 IAQ(indoor air quality, 실내 공기 품질) 지표가 이용가능하다.
회사 엔터프라이즈 응용 프로그램 및 외부 자원으로부터의 유틸리티/장비 데이터 검색
시스템 통합을 통해, 시스템(100)은 기존의 회사 엔터프라이즈 응용 프로그램 또는 외부 자원으로부터 데이터를 검색할 수 있다. 시스템의 개방형 SOA(service-oriented architecture, 서비스-지향 아키텍처)는 완전 통합된 에너지 및 유지 관리 솔루션을 전달하기 위해 기존의 회사 엔터프라이즈 시스템과 인터페이스할 수 있다.
통신 링크의 구체적 사항은 시스템의 상세에 따라 달라질 것이다. 시스템 EEMS는, 필요에 따라, SQL-호환 데이터베이스(예를 들어, OracleDB, SQL Server, MySQL)로부터 데이터를 판독 및 추출하거나, 웹 서비스 데이터 피드에 가입하거나, 커스텀 인터페이스(custom interface)를 제작할 수 있을 것이다. EEMS는 기존의 데이터베이스 및 엑셀 파일에 링크되거나 그로부터 데이터를 가져오기할 수 있고 유틸리티 회사에 의해 지정된 형식으로 된 기타 플랫 파일(flat file)을 처리할 수 있다. 이들은 연속적인 피드이거나 정기적으로 스케줄링된 업데이트(예를 들어, 매일, 매월)일 수 있다.
EEMS 데이터 저장소로의 데이터 전송 및 업로드
시스템 솔루션은 중재기(1102)를 통해 데이터를 수집하고 전송한다. 중재기(1102)는 라우터-기반 네트워크(routed network)[예를 들어, PRN(postal system routed network)]를 거쳐 또는 기본 제공 셀룰러 무선 링크를 사용함으로써 인터넷을 통해 정보를 통합, 수집, 로그 및 EEMS 데이터 저장소로 내보내기한다. 데이터가 중재기(1102)에서 로컬적으로 집계되고 이어서 활성 통신 링크를 통해 지정된 빈도수로 전송된다. EEMS는 웹 서비스를 통해 데이터를 수신하고 이를 처리하여 데이터베이스에 실시간으로 로드한다. 따라서, 시스템 EEMS는 중재기(1102) HTML 및 XML(AJAX) 웹 페이지 대시보드 및 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 시설 계량 데이터 그리고 최대 1분까지 네트워크 운영 센터에 의해 내보내기된 EEMS 데이터에의 실시간 액세스를 지원한다.
데이터 정규화(날씨 및 시계열/간격)
데이터베이스 아키텍처는 많은 상이한 자원(계량 시스템, 건물 자동화 시스템, 날씨, eFMS, UMS 등)으로부터의 간격 데이터를 관리하고 간격 데이터를 시간별로 정규화할 필요성에 기초할 수 있다. 데이터베이스는 임의의 빈도수의 데이터 - 데이터가 설정된 구간에 있거나 COV(change-of-value)별로 수집되거나 함 - 를 관리할 수 있다. EEMS는, EEMS 사용자가 어느 구간을 디스플레이하기로 선택하든 간에 그 구간으로 값이 정규화될 수 있도록, 상이한 소스로부터의 데이터를 균일한 시간 코딩 시스템을 사용하여 정렬할 것이다. 업계 검증된 실무에 따라, 시스템은 기초 에너지 보고서와 시스템 EEMS에 포함된 다양한 추적 및 분석 보고서의 일부로서 날씨 정규화를 수행할 것이다.
소비량 및 비용 정보의 해석을 위한 주요 값의 계산
시스템 EEMS는 15분 간격으로 거의 모든 유형의 계산을 수행하는 것을 용이하게 해주는 계산 엔진을 포함할 수 있다. 계산의 일례는 시설들 간의 비교를 용이하게 해주기 위해 Btu/제곱피트와 같은 정규화된 사용량 및 비용 파라미터를 포함한다. EEMS는 비용/제곱피트 또는 소비량/시간과 같은 지수를 제공하는 청구서 통합 플랫폼과의 통합으로부터 비용 데이터를 도출할 것이다.
2. 데이터 수집 및 연결
데이터 수집 및 연결 요구사항
네트워크에의 연결을 사용하는/사용하지 않은 데이터 수집/전송
시스템 솔루션은 임의의 회사의 연결 요구사항을 수용할 것이다:
라우터-기반 네트워크 연결이 이용가능하지 않은 경우에, 중재기(1102)는 무선 셀룰러 또는 기타 연결 메커니즘을 통해 원격 모니터링 시스템과 통신하기 위해 온-보드 전화 접속(dial-in/dial-out) 모뎀을 사용할 것이다.
라우터 기반 네트워크 연결이 이용가능한 경우, 중재기(1102)는 네트워크에의 연결 이외에 어떤 부가의 네트워크 인프라도 필요로 하지 않을 것이다. IT 관리자의 입장에서 볼 때, 중재기(1102)와 보통의 웹 트래픽 사이에 어떤 차이도 존재하지 않는다.
시스템 솔루션은 패킷 필터링 방화벽, 보안 쉘, SSL, IPSec 및 데이터 로깅을 포함하는 Linux-기반 보안 특징을 통한 데이터 보안을 확인할 것이다. 중재기(1102) 방화벽은 Linux 운영 체제에 내장된 Netfilter 패킷 필터링 서브시스템을 사용한다. 이는 인터넷과 같은 안전하지 않은 네트워크를 통해 강력한 인증 및 보안 통신을 제공할 보안 쉘 프로토콜을 지원할 것이다. SSL은 웹 브라우저와 웹 서버 사이에서의 암호화된 데이터 전송을 용이하게 해줄 것이다. IPSec 프로토콜은 네트워크간 연결에서 보안을 제공할 것이다. 이는 인터넷과 같은 안전하지 않은 공중망을 통한 보안 사설 통신에 액세스 제어, 데이터 무결성, 인증 및 기밀성을 제공할 것이다. 데이터 로깅은 허가 없이 정보에 액세스하려는 시도가 있는지를 판정하기 위해 각종의 연결 시도 및 인증 요청을 기록할 것이다.
통신 데이터 전송률, 속도 및 볼륨
시스템 솔루션은 네트워크 트래픽에 거의 영향을 미치지 않을 것이다. 중재기(1102)는 데이터점과 연관된 값이 변경되었을 때 그 값만을 전송한다. 이것은 네트워크에 대한 부담을 감소시킬 것이다.
기존의 건물 자동화 시스템에의 연결을 위해, 제어기보다 높은 데이터 전송률은 100mb TCP/IP일 수 있는 반면, 제어기보다 낮은 데이터 전송률은 레거시 시스템으로부터의 모든 가능한 처리율을 증가시킬 것이다. 제어기보다 낮은 데이터 전송률은 실제의 설치된 레거시 시스템에 따라 달라질 것이다. 중재기(1102)는 이들 개별 시스템의 물리 계층, 통신 프로토콜 및 데이터-네트워크 속도[보 레이트(baud rate)]를 고속 IT 표준 객체 모델로 변환할 것이다.
데이터 수집 요구사항
각각의 시설에 대해 시스템 EEMS에 의해 수집된 데이터점의 목록
시스템 EEMS는 동작 분석, 교정, 그리고 측정 및 검증(measurement and verification, M&V)을 수행하기 위해 광범위한 데이터점을 수집할 수 있다. 시스템은 시설 내의 모든 기존의 네트워크로 연결된 데이터점을 수집하려고 시도할 것이다.
이하의 목록은 EEMS가 수집하는 부가의 동작점의 부분집합을 나타내고 있다:
공간 온도 설정점(최소/최대, 사용중/비어 있음)
공간/구역 점유 상태
공급 공기 온도, 재열 밸브 위치, 난방 모드, 재열 밸브 유형, 공급 공기 설정점(최소/최대, 난방/냉방, 사용중/비어 있음), 공기 흐름, 댐퍼 위치 등과 같은 VAV(variable air volume system, 가변 풍량 방식) 동작 데이터
속도, 팬 최적 시작/종료, 예열 등과 같은 VFD(variable frequency drive, 가변 주파수 구동) 동작 데이터
AHU(air handler unit, 공기 처리 장치) 공급/순환/혼합 공기 온도, 외부 공기 온도, 순환 공기 습도 등
온수/냉수 공급 및 순환 온도, 온수/냉수 흐름, 냉방 밸브 위치, 온수 밸브 위치, 잠금 온도 등
덕트 정압력 및 정적 설정점
시스템 플랫폼은 요구된 데이터 수집 지속기간을 결정하고 요청 시에 이것을 커스터마이즈하는 기능을 제공할 수 있다. 시스템 제어기는 온-보드 제어기가 데이터를 전송할 수 없는 경우에 데이터를 추출한다.
기준, 논리 및 수집될 데이터의 레벨
시스템은 모든 이용가능한 데이터점을 수집할 수 있다. 시스템(100)은 동작 분석, 추천된 교정 및 M&V 활동을 지원하는 데이터를 수집한다. 시스템은 건물 성능 분석, 기준 및 벤치마크 계산, 그리고 M&V 추적을 위해 유틸리티 소비량 및 날씨 데이터를 사용한다. 시스템은 쾌적, 공기 품질, 그리고 에너지 및 동작 효율에 관한 각각의 시설의 성능을 전체적 레벨에서 이해하기 위해 동작 및 시설 데이터점을 사용할 수 있다. 시스템은 장비 레벨에서 에너지 소비를 측정하기 위해 장비 재고를 사용하고 개선의 영향을 평가할 수 있다. 결국, EEMS에 대해 빈번하게 그 데이터를 수집하려고 시도할 수 있는 시스템에 의해, 시설 내에서 발생된 모든 데이터점이 사용될 수 있다.
계량 및 서브-계량에 대한 조정 및 비용/위험 이익
이용가능한 데이터를 분석한 후에 부가의 계량을 추가함으로써 시스템이 확장될 수 있다. 최근의 디지털 제어 시스템이 존재하고 데이터가 즉각 이용가능한 경우, 부가의 계량은 불필요한 비용을 나타낼 수 있다. 기존의 장비 및 제어 시스템을 최대한 사용하는 이 방법은 조직이 본 시스템을 사용하여 의사 결정을 할 수 있는 방식의 변화를 나타낸다. 데이터 및 사실을 사용하여 비즈니스 의사 결정을 하는 것과 이익을 달성하는 데 불필요할 수 있는 부가의 자산에 투자하는 것의 거듭되는 시스템 주제에 주목한다.
이전의 시설의 경우, 전체적인 제어 시스템 업그레이드의 비용을 들이지 않고, 저렴한 서브-계량이 부가 정보를 제공할 수 있다.
데이터 수집 및 빈도수 스케줄
시스템 EEMS 솔루션은 회사 최소 요구사항을 만족시킬 것이고, 훨씬 더 나은 데이터 수집 능력을 제공한다. 시스템은 1분 간격을 갖는 것으로 정의될 수 있는 실시간 데이터를 수집할 수 있다. 실시간 수집 간격이 조정가능하다(예를 들어, 최대 15분 간격 또는 기타 간격). 이하의 표는 특정의 데이터 수집 및 빈도수 스케줄 일례를 열거하고 있다.
| 회사 EEMS 요구사항 | 시스템 솔루션 | ||
| 카테고리 | 유형/단위 | 요청된 빈도수 | 데이터 판독 빈도수 |
| 전기 | kW, kWh | 15분 | 실시간 |
| 천연 가스 | CCF | 15분 | 실시간 |
| 물 | 갤론 | 15분 | 실시간 |
| 증기 | lbs., mmbtu, F도, psi 및 mmbtu | 15분 | 실시간 |
| 냉각 장치 | kW, 냉각 톤, F도,유량 | 15분 | 실시간 |
| 보일러 | 연료 사용, 증기/온수 생성, 보조 부하(펌프, 송풍기 및 팬) | n/s | 실시간 |
| 방/구역 온도 | F 도 | n/s | 실시간 |
| 실내/실외 온도 | F 도 | n/s | 실시간 |
| 부하 소비 | 피크 수요, 피크 소비의 날짜/시간 등 | n/s | 실시간 |
| 정전 정보 | 날짜/시간 및 복구 | n/s | 실시간 |
| 순간 수요 | 와트, var, 볼트, 암페어, kVA 전력, 인자 등 | n/s | 실시간 |
| UMS 데이터 | 유틸리티 데이터 | 매일 | 매일 |
| eFMS 데이터 | 시설 재고 정보 및 에너지 관련 프로젝트 | 필요에 따라 | 필요에 따라 |
| MTSC 데이터 | 유지 관리 연락처 정보 | 매월 | 매월 |
15분/시간별 실시간 액세스 및 보고를 위한 EEMS 데이터 저장 능력
시스템 솔루션은 수집된 데이터의 실시간 액세스 및 보고를 전달할 수 있다. 대부분의 점에 대해, 시스템은 1분 간격으로 폴링할 수 있다. 그렇지만, 데이터는 일반적으로 데이터 수집 레이트로 저장된다. 이것은 15분 간격 데이터가 매 15분마다 저장되고, 시간별 데이터가 매시간마다 저장된다는 것을 의미한다. 거의 변하지 않는 데이터(예를 들어, 설정점)는 변경될 때에만 저장된다. 수집되고 저장되는 점의 수에 대한 제한이 없다. EEMS는 회사 3년 보관 요구사항을 만족시킬 뿐만 아니라, 회사 요청 시에, 시간 요구사항을 연장할 것이다. 데이터베이스 아키텍처는 증가된 데이터 저장량에 대해 성능 저하를 야기하지 않을 것이다.
항목 3.2.2.1 주요 시스템의 계량 및 서브-계량
계량기, 서브-계량기, 그리고 펄스 데이터 수집 및 분석
시스템 EEMS는 중재기(1102)를 설치함으로써 각각의 시설에서 데이터를 수집할 것이다. 중재기(1102)는, 현재, BACnet, Modbus, LonTalk, SNMP와 같은 표준 프로토콜과, 제어 장비 및 건물 자동화 시스템의 수십개의 독점적인 현재 및 레거시 프로토콜을 지원한다. 중재기(1102)가 적절한 프로토콜에 따라 빠르게 구성될 수 있고, 건물 센서 및 제어기 정보가 공통의 형식으로 중앙 분석 응용 프로그램에서 이용될 수 있게 해준다. 중재기는 이들 시스템으로부터 데이터 요소를 포착한다.
제안된 계량/서브-계량 솔루션의 개요
시스템 솔루션은, 요청에 따라, 회사의 데이터 수집 요구사항을 충족시키거나 그를 초과하는, 요구된 계량 및/또는 서브계량 인프라를 포함할 것이다. 이 인프라는 중앙 EEMS에의 연결을 제공하기 위해 설비 중재기(1102)에 연결될 것이다.
계량기/서브-계량기를 기존의 회사 및 유틸리티 장비에 통합
시스템은 유틸리티 IDR 계량기에 설치될 수 있는 전기 회로에 대한 KYZ 펄스 출력과 가스 및 수도에 대한 펄스 출력을 통해 유틸리티-소유 장비에 연결될 것이다. 시스템은 이들 규격을 충족시키는 데 필요한 모든 자산을 사용하여 각각의 현장에서 실시간 연결을 유지할 수 있다.
설치는, 동원 및 설정, 데이터 수집, 장비 및 저장소, EEMS 데이터 저장소에의 통신 연결과, 대시보드 및 보고서에의 설정된 웹 인터페이스를 비롯하여, EEMS 시스템을 구성 및 통합하는 데 필요한 노동, 자재, 장비 및 잡비를 포함한다. 설치는 또한 계량기 출력 펄스를 중재기 패널에 제공하는 하나의 유틸리티에의 연결(100 피트 이하의 배선), 수도 계량기로부터의 펄스 출력을 제공하는 하나의 유틸리에의 연결(100 피트 이하의 배선), 가스 계량기로부터의 펄스 출력을 제공하는 하나의 유틸리티에의 연결, 전기 서브계량기로부터의 2개의 Modbus 출력의 설치(400 암페어 이하, 100 피트 이하의 배선), 중재기 패널에 이더넷을 제공하는 고객으로부터의 연결(100 피트 이하의 배선)을 포함할 수 있다.
설치된 계량 장비에 대한 유지 관리 및 수리 지원
시스템(100)은 시스템 NOC(Network Operation Center)를 통해 관리될 수 있고, EEMS를 통해 서비스 요청을 관리할 수 있다.
부가적인 데이터점
각각의 장비 유형(RTU, VAV, AHU 등)에 대해, 시스템은 기존의 동작을 평가하는 데 필요한 최소 지점 유형을 식별할 수 있다. 이들 이외에, 시스템은 부가의 지점으로부터 더 많은 실행가능한 정보를 획득할 수 있는지를 사례별로 판정할 것이다. 대략적으로 말하면, 시스템은 모든 이용가능한 지점을 뽑을 수 있는데, 그 이유는 이용가능한 지점이 많을수록, 분석이 더 강력하기 때문이다. 일반적으로, 비록 지점 목록이 일반적이지 않지만, 이들이 장비별로 및/또는 시스템별로 식별되는데, 그 이유는 개별 제조업체, 모델, 제어기, 및 시스템 설계가 지점 추천에 영향을 주기 때문이다.
계산된 에너지 요구사항
이상의 식별 및 진단을 지원하는 계산, 파라미터 및 알고리즘
시스템(100)은 거의 모든 복잡도의 거의 무한한 수의 계산을 생성하고 디스플레이한다. EEMS는, 보기, 보고 및 추가의 분석을 비롯하여 다른 간격 데이터점과 동일한 방식으로 또는 심지어 다른 계산에서의 인자로서, 계산 결과를 저장하고 관리할 것이다. 회사가 새로운 계산을 시스템에 추가할 때, 계산 엔진은 모든 인자들이 이용가능한 가장 초기의 지점으로 되돌아갈 것이고, 과거의 계산은 물론 매 15분씩 앞으로 가면서 진행 중인 계산을 수행할 수 있다. 이것은 회사가 상이한 시나리오를 실험하는 것을 용이하게 해줄 것이고 실제의 과거 동작 데이터에 기초한 변화의 영향을 판정할 것이다.
계산은 간단한 것(예를 들어, 델타 T)부터 복잡한 것(날씨 및 점유 패턴에 대해 정규화된 회귀-기반 기준 에너지 모델)까지 있다. EEMS는 열 쾌적에 대한 지수(ASHRAE 55-2004) 및 최소 환기 요구사항(ASHRAE 62.1-2007)과 같은 산업 표준을 지원할 수 있다. 환기 지수는 시스템이 먼저 외부 시스템으로부터의 데이터(방 크기 및 사용에 대한 공간 계획 데이터)를 통합하는 일례이다.
알고리즘 및 이들 알고리즘을 커스터마이즈/확장하는 옵션
시스템은 수많은 정의된 알고리즘(예를 들어, 델타 T, 펌프 브레이크 마력, 가변 속도 운전 kW, 냉각 톤, 보급수 Btu, 가열 코일 MBtu)을 구현할 수 있다. 이들은 계산 인자로서 사용할 데이터점(또는 상수값)을 지정함으로써 동작한다.
EEMS는 그의 계산을 최적화하는 옵션을 회사에 제공할 것이다. 사용자는 통상적으로 시스템 설계가 계산 요구사항에 영향을 주게 될 보다 복잡한 계산을 위해 이 기능을 필요로 한다. 예를 들어, 특정의 방에 전달되는 외부 공기의 CFM을 계산하는 것은 공기 처리기 설계 및 제어 시스템으로부터의 이용가능한 데이터점에 의존한다. 계산 엔진은 또한 회사 사용자가 완전히 새로운 계산을 시스템에 추가할 수 있게 해줄 것이다.
에너지 데이터 정규화를 위한 지방 공항/기상대로부터의 데이터 피드
EEMS는 NOAA의 국립 기상 서비스에 의해 제공되는 표준 웹 서비스를 사용하여 시설 레벨에서 지방 날씨 데이터를 수집할 수 있다. 이는, 대안의 소스로부터 도출된 경우, 날씨 데이터를 NOAA 표준으로 정규화할 것이다.
회사 엔터프라이즈 및 외부 시스템(eFMS, UMS, MTSC)과의 EEMS 인터페이스 및 데이터 전송, 저장 및 분석의 빈도수
시스템은 표준 인터페이스 프로토콜을 거쳐 그의 개방형 SOA 아키텍처를 통해 기존의 회사 시스템과 통합될 것이다. 시스템 설계는 이들 다양한 시스템과의 신속하고 위험이 적으며 매끄러운 통합을 용이하게 해준다. 인터페이스의 형태 및 복잡도에 관한 상세는 시스템에 의존하지만, 시스템 EEMS는 적절한 빈도수 및 양으로 이들 시스템의 데이터를 받을 수 있다. 시스템(100)은 외부 시스템에의 자동화된 인터페이스를 포함할 수 있으며, 이 경우 시스템은 이들 시스템에 대한 데이터 업데이트가 있는지 스캔할 수 있다. 시스템은 이어서 업데이트될 때, 시설 운영의 전체 화면을 구성하는 데 어느 빈도수가 필요하든지 그 빈도수로 쉽게 데이터를 전송할 수 있다.
초기 비용의 계산과 소비량 기준 및 수요 프로필
시스템(100)은 에너지 사용량의 정식 기준인 기초 에너지 보고서를 발생할 수 있다. 이를 위해, 시스템(100)은 날씨 및 점유 변수에 대해 정규화하기 위해 미국 특허 제5,566,084호에 기술된 것과 같은 에너지 모델을 구현할 수 있다. 기준 계산은 적어도 12 개월의 유틸리티 데이터 및 대응하는 날씨 데이터(24 또는 36 개월의 데이터가 바람직함)를 이용할 수 있고, 월별 공과금 청구서부터 15분 간격 데이터까지의 임의의 세부 수준을 사용할 수 있다. 따라서, 공과금 청구 데이터에 대한 액세스는 시스템이 즉각적인 분석 값을 제공하는 것을 용이하게 해줄 것이다.
기준 에너지 모델 계산은 날씨 변수 및 점유 패턴(평일/주말 등) - 연중무휴 운영이 아닌 회사 시설에서 중요함 - 을 고려하는 다항 회귀 방법을 사용할 수 있다. 각각의 유틸리티 계량기는 그 자신의 기준 모델을 가진다. 계산되면, 모델은 공통 단위(예를 들어, MBtu)로 변환되고 총 건물 에너지 기준을 위해 수학적으로 결합될 수 있다. (수도 사용량도 역시 기준 모델을 가지지만, 에너지 총량의 일부는 아니다.) 시스템 인터페이스는 롤업(roll up) 기준을 포함하고 다른 시설, 지역, 영역에 대해 또는 전국적 레벨에 대해 얻어지는 성능을 벤치마킹한다. 기준 에너지 모델은 예측 및 예산 수립, M&V 및 온실 가스 추적을 위한 기초를 제공할 수 있다.
UMS에서 이용가능하지 않은 과거 유틸리티 데이터의 수집 프로세스
시스템은 공과금 청구서 및 TOU(time of use, 사용 시간) 정보를 수집할 수 있다. 회사-제공 위임 계약서(Letter of Agency)에 따라, 시스템 구현자는 지방 유틸리티 회사로부터 과거 데이터를 획득할 수 있고, EEMS는 연료 기준 계산을 위해 이를 그의 저장소에 직접 로드할 수 있다.
EEMS의 유지 관리 계약 정보의 포착 및 저장 기능
시스템 EEMS는 시설 계층구조의 다양한 레벨에서의 유지 관리 계약 정보 및 다른 회사의 조직 데이터를 저장할 것이다. EEMS는 전국적인, 지역의 그리고 시설-관련 정보를 회사 시설 네트워크 내의 각각의 노드에 첨부된 메타-데이터로서 저장할 것이다.
건물 자동화 및 조명 시스템(및 임의의 장래의 이러한 시스템)의 통합은 시스템 플랫폼의 핵심 기능이고, 중재기(1102)의 초기 설치 이외에 부가의 인프라를 필요로 하지 않는다.
개방형 통신 프로토콜의 사용을 통한 통합 기능
시스템 플랫폼은 최근의 IT 표준에 의해 정의된 바와 같이 개방형이다. 부가의 다운로드가 필요하지 않다. 시스템 플랫폼은 DHTML, 동적 XML, 및 AJAX - 모두가 NOC 및 중재기(1102)(지역 현장) 레벨임 - 일 수 있다. 플랫폼은 I/O측 및 GUI 둘다에서 개방형이고, 데이터는 양방향이다. 중재기(1102) MPX™(Multi-Protocol Exchange) 소프트웨어 프레임워크는 IP 및 레거시 직렬-기반 프로토콜을 정규화한다. 중재기(1102)는 BACnet, Lonworks, Modbus, 및 SNMP와 같은 건물 시스템 표준을 지원한다. 중재기(1102)는 TCP/IP, HTTP, HTTPS, FTP, 및 SMTP와 같은 IT 및 네트워킹 표준을 지원한다. 이것은 프로토콜내 통신(intra-protocol communication) 및 로깅(logging)과 같은 균일한 서비스 적용을 용이하게 해준다. 이것은 또한 건물에 있는 모든 지능형 기계로부터의 정보를 공통으로 제시하는 것을 용이하게 해준다.
시스템의 개방형 아키텍처는 조명 제어, 건물 자동화 및 계량 시스템을 추가하고 업그레이드하기 위해, 회사의 조언된 계획에서 아주 효과가 있는 입증된 건물 시스템 제작 및 선택을 지원한다. 개방형 아키텍처는 또한 입증된 엔터프라이즈 응용 프로그램, 서비스 및 서비스 공급자를 지원하며, 회사를 독점 공급자 또는 건물 시스템 제조업체로 제약하지 않는다. 시스템 개방형 아키텍처는 제작 및 조달에서의 선택 및 궁극적인 유연성을 회사에 제공할 것이다.
회사 EEMS 사용자 인터페이스
항목 3.3.1 대시보드
대시보드 특징 및 기능
시스템 사용자 인터페이스(UI)는 대시보드 및 보고서를 보기 위한 대화형 프레임워크를 제공하는 RIA(rich internet application)이다. UI는 성과표, 추천, 경고 및 에너지/장비 데이터와 같은 주요 항목을 공통 형식으로 결합함으로써 시설 성능의 전체적인 개요를 제시할 것이다. 그에 부가하여, 시스템 NOC와의 직접적인 통합은 HVAC 간격 데이터 및 에너지 소비의 실시간 데이터 분석을 가능하게 해줄 것이다.
EEMS 대시보드는 3개의 주요 뷰 - 경향, 실시간 모니터링 및 분석 - 를 가진다. 각각은 특정의 뷰와 관련된 일련의 커스터마이즈가능한 대시보드 요소를 가진다. 사용자는 이용가능한 요소의 목록을 클릭하고 그 요소를 프레임으로 드래그함으로써 동적으로 그의 대시보드 상에서 분석하고자 하는 데이터 요소를 선택할 수 있다. 이것은, 예를 들어, 유사한 장비 또는 시설의 비교를 가능하게 해줄 것이다.
EEMS는 사용자의 프로필 및 권한에 기초하여 각각의 사용자에 대한 대시보드 요소의 목록을 조정할 수 있다. 중역 프로필은, 예를 들어, 운영 경비, 에너지 절감, 및 전사적 에너지 소비에 액세스할 수 있다. 시설 관리자는 건물 에너지 소비, 실내 쾌적 및 비용에 액세스할 수 있다. 운영 기사는 상세한 HVAC 또는 공기 처리 장치 간격 데이터에 액세스할 수 있다.
대시보드에 부가하여, 시스템은 부가의 통찰 및 보충 콘텐츠(지리적 분석, 재정, 경고 및 관련 뉴스 등)을 사용자에게 제공한다.
시스템 탐색 및 이용가능한 커스터마이즈된 뷰
시스템 EEMS는 보안 사용자 로그인(secure user sign-on)으로 시작하는 사용자에 친숙한 탐색을 가진다. 시스템은 사용자를 인증하고, 사용자의 커스터마이즈된 대시보드 요소의 뷰에 부가하여, 사용자 프로필을 반환할 것이다. 사용자는 각자의 대시보드 탭을 클릭함으로써 각각의 대시보드 뷰를 탐색할 것이다.
각각의 대시보드 요소는 축소된 및 확장된 뷰를 가질 것이다. 개개의 요소를 클릭함으로써, 요소가 보다 큰 뷰로 확장할 것이다. 특정의 경우에, 확장된 뷰는 사용자 상호작용을 가능하게 해줄 것이다. 사용자 상호작용의 일례는 간격 또는 계량기 데이터에 관한 시간축을 증가시키는 것, 새로운 날짜를 입력하는 것, 특정의 기계 또는 시스템에 관한 데이터를 보기 위해 브라우징하는 것을 포함하지만, 이들로 제한되지 않는다.
시스템-발생 대시보드 요소의 목록
대시보드 요소는 다음과 같은 요소를 포함할 수 있다:
- 30일 단위의 소비량
- 30일 단위의 수요
- 최악의 계량기 소비량
- 최악의 계량기 수요
- YTD 에너지 비용
- 절감
- 기초 에너지 보고서
- 달력 뷰 소비량 대 기준/비용
- 추적 대 기초 에너지 보고서
대시보드 식별 및 이상 특징의 경고
EEMS 대시보드는 이상을 검출하고, 예측 유지 관리를 식별하며, 실행가능한 정보를 제공하는 다음과 같은 기능을 포함한다:
실시간 인터페이스: 사용자는 임의의 조합의 기계 또는 시스템에 대한 특정의 수의 데이터 값 또는 수식 결과를 선택하고 이어서 임의의 활성 오류 정보와 함께 실시간 페이지 상에서 이들을 볼 수 있을 것이다. 이것은 기술자가 데이터 값을 함께 보고자 하는 경우 귀중할 것이다. 실시간 인터페이스는 사용자가 실시간으로 연결되지 않는 항목에 대해 타임스탬프를 통해 진행하는 것을 용이하게 해줄 것이다.
대화형 그래프: 구성 후에, 오류가 대화형 그래프에 링크될 것이다. 사용자는 오류가 있는 시간 범위들 중 하나의 범위로부터 선택할 수 있거나, 커스터마이즈된 범위에 들어갈 것이다. 사전 선택된 값 및 다중 그래프 템플릿이 로드될 것이고, 이는 그 특정의 오류에 관한 추가 정보를 제공할 것이다. 사용자는 문제점을 추가적으로 분석하거나 새로운 그래프를 생성하기 위해 대화형 그래프를 수정할 수 있다.
대화형 그래프 특징은 다음과 같은 것을 포함한다: 이것은 그래프들을 한꺼번에 그리는 기능, (예를 들어, 심지어 C 또는 F와 같은 상이한 변환을 사용하여) 임의의 저장된 데이터 값 또는 수식을 그래프로 표현하는 기능, 및 마우스를 사용하여 그래프로 줌 또는 확장하고, 시간상 전방 및 후방으로 스크롤하며, 경향 라인을 그리고, 그래프를 저장하거나 이메일 전송하는 기능을 포함한다.
경고: 시스템 EEMS는 분석이 식별하게 될 오류에 기초하여 경고를 발생하고 디스플레이할 것이다. 이들 오류는 기계-레벨 유지 관리 문제부터 구역 쾌적 또는 성능 문제까지 그리고 전체적인 시설 전반에 걸친 에너지 관리 문제(수요 반응 이벤트 또는 지역 에너지 가격의 상당한 변화 등)까지 이를 수 있다.
보고
시스템(100)은 다음과 같은 보고서 및 보고 요점을 구현할 수 있다:
| 시스템 EEMS 보고 | |
| 온실 가스/탄소 배출량 - SWAG 변환(CO2/kWh 등) |
- 주기적인 탄소 배출량 보고 |
| 에너지 스타 보고 날씨 정규화된 데이터를 갖는 기초 보고서 동작 특성과 정합하는 에너지 소비 프로필 에너지 메트릭 - 즉, 에너지 스타 벤치마크 점수, btu/SqFT 벤치마킹 보고서 - 즉, 과거 대 현재 성능, 산업 평균, 모범 사례 등 주기적인 조사 결과 보고서 주기적인 감사 보고서 |
에너지 요약/사용량 보고서(즉, 대시보드 보고서) 현재 수치/현재 수치 요약 일일 비교/일일 비교 요약 일일 소비/일일 소비 요약 전기 유틸리티 월별 소비/전기 유틸리티 월별 소비 요약 벤치마킹 보고서 과거 에너지 비교 보고서 포트폴리오 벤치마킹 보고서 건물 동작 패턴 - 즉, TOU 소비 데이터 |
| 월간 및 연간 전체 에너지 소비 보고서 모든 유틸리티 소비량 Btu/SqFt 단위의 에너지 사용량 지수(EUI) 시설별 날씨 정규화된 데이터 |
에너지 요약/사용량 보고서(상기 참조) 기준에 비교한 건물 에너지 사용 건물 동작 성과표 시스템(BOSS) 보고서 방 요약/상세 성과표 |
| 성능 분석 - 시설별 개발된 EUI와 정규화된 기초 예산의 비교 |
보고 대시보드 에너지 요약/사용량 보고서(상기 참조) 실제 에너지 비용 대 예산액 요약 보고서 |
| 장비 분석 보고서 소정의 동작 임계값과 비교되는 장비 부하에 공급되는 전력의 서브계량기 데이터(단위: kW) 연관된 시스템 온도 및/또는 주요 장비에 대한 장비 동작 |
BOSS 보고서(상기 참조) 대화형 AFDD 보고서(상기 질문 d 참조) 오류 요약 보고서 시스템/서브시스템 성과표 |
| 시설 및 장비 유형별 예외/변동 보고서 | BOSS 보고서(상기 참조) 대화형 AFDD 보고서(상기 질문 d 참조) |
| 시설별 측정 및 검증 계획 보고서 설치된 ECM(Energy Conservation Measure)의 목록/날씨 정규화된 기초 데이터와 비교되는 설치된 ECM 과거 요금 청구 데이터에 기초한 에너지 절감 계산 |
기초 개발 보고서 벤치마크 비교에 기초한 건물의 절감 가능성 |
보고서 정의의 유형
보고 대시보드는 사용자가 정보를 현장 레벨까지 드릴 다운(drill down)하는 것을 용이하게 해줄 가장 중요한 에너지 관리 요소의 최상위-레벨 뷰를 보여줄 수 있다.
주기적인 탄소 배출량 보고서: 시설/지역별 및/또는 기업 부동산 포트폴리오의 에너지 소비의 월별/분기별/년도별 탄소 측정을 제공한다.
에너지 요약은 현장, 건물 유형 및 에너지 유형별로 요약된 에너지 소비 정보를 제공한다.
사용량 보고서는 청구 주기에서의 총 사용량의 일별 평균으로서 디스플레이되는 사용량 데이터를 포함한다.
벤치마킹 보고서는 다음과 같은 것들을 포함한다:
과거 에너지 비교 보고서는 전년도와 이번 년도 사이의 에너지 사용량의 비교를 보여준다.
포트폴리오 벤치마킹 보고서는 기업 포트폴리오 내의 유사한 건물 사이의 및/또는 업계 모범 사례에 대한 에너지 사용량의 비교를 보여준다.
건물 운영 패턴 - 즉 TOU 소비 데이터는 TOU 소비 패턴 및 장기 에너지 소비(kwh/일) 및 비용 경향($/월)을 보여준다.
기준에 비교한 건물 에너지 사용은 기준 레벨에서의 년간/월간 스냅샷 비용 및 시설별 단위 에너지 비용($/제곱피트)으로 이루어져 있다.
BOSS(Building Operations Scorecard System) 보고서
방 요약 성과표는 시설/건물 서비스 레벨 목표 - 즉, 쾌적, 효율 및 운영 - 에 대한 그의 실제 성능을 비교한 것에 기초한 시설/건물 내의 방 포트폴리오의 순위를 포함한다.
방 상세 성과표는 각각의 개별 방을 보여주며, 공기 처리 및 합격/불합격 등급과 어느 동작 데이터가 불합격 순위로 되는지의 표시로 구성되어 있다.
실제 에너지 비용 대 예산액 요약 보고서는 하나의 보고서에 최대 12개월 분량의 데이터의 그래프를 디스플레이한다.
웹-기반 예외 보고 및 경보는 경보의 목록을 제공한다.
대화형 AFDD 보고서
오류 요약 보고서는 임의의 선택된 특정의 기간 내에 위치 및 기계 또는 시스템별로 식별된 오류의 양의 요약에 대한 진보된 분류 기능을 포함한다. 이는 또한 오류 설명, 심각성 순위 및 오류의 재정적 영향을 열거하고 있다. 이 정보는 시정 조치에 우선순위를 부여하는 데 도움을 준다.
서브시스템 성과표는 공기 처리기, 냉각수, 증기 및 온수, 펌프, 열 회수 장치 등과 같은 건물 전체에 걸쳐 있는 다양한 1차 및 2차 시스템 및 장비의 평가 결과 및 설명 불합격 순위를 포함한다.
기준 개발 보고서는 회귀 분석에 기초한 날씨-정규화된 에너지 소비를 포함한다.
벤치마크 비교에 기초한 건물의 절감 가능성은 에너지 절감 대책을 구현한 시설별 측정 및 검증 정보 - 즉, 전후의 절감 및 메디안 절감 - 를 포함한다.
경향 분석 및 벤치마킹 보고서 기능
시스템 EEMS는 저장소에 저장된 간격 데이터로부터 복잡한 그래프를 생성함으로써 경향 분석 및 벤치마킹을 수행한다. 경향 분석에 대한 그래프는 시계열의 일별 부하 프로필, 수일별 프로필(multi-daily profile), 평균, 고저(highs and lows), 점 오버레이 및 3-D 차트를 포함하지만, 이들로 제한되지 않는다. EEMS는 또한 회계 연도/역년 동안 월별 소비 프로필 또는 수년에 걸친 이들 월별 프로필의 비교도 제공한다. 이들 그래프는 회사가 그의 건물 성능을 시간에 따라 신속하게 분석하는 것을 용이하게 해준다.
EEMS는 각각의 건물에 대한 전체 건물 에너지 소비를 막대 차트로 나타냄으로써 벤치마킹 보고서를 발생할 것이다. 회사는 또한 크기, 기후대, 건물 유형 별로 그의 설비를 비교하는 옵션을 가질 것이고, 업계의 입증된 실무 및 전형적인 업계 벤치마크 - 연간 EUI(energy use intensity, 에너지 사용 강도) 기타 등등 - 에 대해 그의 포트폴리오를 벤치마킹할 수 있을 것이다.
임시 보고 기능
사용자는 대화형의 임시 사용에 대한 경향 분석 보고를 커스터마이즈하고 디자인할 수 있을 것이다. 사용자는 간단한 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하여 보고서를 작성하고, 원하는 경우, 결과를 저장할 수 있다. 사용자는 데이터 및 차트를 Excel, .csv 또는 기타 공통의 형식으로 내보내기할 수 있다. 그에 부가하여 제한된 액세스 권한을 갖는 사용자의 경우, 사전 정의된 보고서는 각종의 선택 기준을 제공할 것이고, PDF, XML, .csv, 및 Excel을 비롯한 각종의 형식으로 다운로드가능할 것이다.
대시보드에 액세스하는 소프트웨어
사용자는 시스템 EEMS에 액세스하는 Adobe Flash 플레이어를 갖는 표준 웹 브라우저를 통해 대시보드에 액세스할 수 있다.
온실 가스/탄소 배출량 및 에너지 스타 보고
시스템 EEMS는 온실 가스(GHG) 방출을 추적하고 탄소 배출량 감소에 대한 옵션 - 우선 지역, 감소 주도권, 및 타당한 이행 범위를 갖는 결과를 달성하는 시간 프레임을 포함함 - 을 식별할 수 있을 것이다. 이 방법은 GHG 프로토콜 및 탄소 신탁(Carbon Trust) 방법과 제휴될 수 있고, 시스템은 다음과 같이 함으로써 회사가 온실 가스/탄소 배출량 및 에너지 스타 보고를 하는 것을 도울 수 있다:
(선택된 REC 제품에 대한) 탄소 환산량 및 연간 조정 보고서 - 실제의 공과금 청구된 사용량에 기초함 - 를 제공하는 것.
공동 보도문, 보도 발표회, 및 연합 승인(alliance acknowledgement)을 통한 홍보 관리
EPA 전력 동반자 프로그램 또는 CRS/그린-e 로고 프로그램(적용가능한 경우)에, 에너지 스타 인증 및/또는 동반자 프로그램, EPA 동반자 프로그램 또는 CRS/그린-e 로고 프로그램(적용가능한 경우)에 적용하는 것을 돕는다.
회사의 지리적 계층구조 및 장비 분석을 수용하는 EEMS 기능
데이터 구성은 기능적 계층구조 및 지리적 계층구조 둘다를 지원한다. 시스템은 회사가 지리적으로 또는 장비별로 구성할 수 있는 기초 데이터의 계층적 뷰의 어레이를 지원할 것이다. 시스템은 시설/지리, 부서 또는 유틸리티 유형 등에 의해 기준 에너지 모델, 추적 및 보고를 롤업할 것이다. 이와 유사하게, 요약 레벨 보고를 갖는 건물 운영 성과표 분석은 지리, 장비 유형, 또는 건물 기능 등에 의해 롤업할 수 있다.
개방형 통신 프로토콜의 사용을 통한 통합 기능
성능 추적 보고서는 동작을 기초 에너지 보고서에 대해 비교할 것이다. 이들 보고서는 날씨 및 점유/스케줄 변동에 대해 정규화되어 있는, 동작 성능의 진행 중인 측정 및 검증을 제공할 것이다.
원격 모니터링 및 분석 동작 지원
인증된 에너지 관리자
시스템은 현장에 있는 2명의 상근직인 인증받은 에너지 관리자에 의해 조작되거나 모니터링될 수 있다.
원격 모니터링 및 분석과 진단
통지, 상승 및 검증(자동 교정) 프로세스
도 13에 도시된 바와 같이, 시스템의 EEMS는 원시 입력 데이터 및 분석 엔진을 통해 도출된 데이터의 임계값-기반 경고 및 통지(1300)를 지원한다. 사용자는 임계값 기준을 구성할 수 있다. 시스템 EEMS는 통지를 포함하고, 커스터마이즈가능한 사업 규칙에 기초하여 이들에 우선순위를 부여한다. 이들 통지는 사용자 작업 큐에 통합될 수 있다.
상세한 자동화된 시스템 기능 및 반복가능 프로세스
유연한 EEMS 사용자 인터페이스는 사용자가 그의 경고 및 통지 프로세스를 직접 관리하는 것을 용이하게 해준다. 경고 및 통지는 사용자의 작업 큐에 통합되어, 상세한 추적 및 경고의 분석을 가능하게 해준다.
사업 규칙 및 데이터 구성의 개요
모니터링 프로세스에서의 첫번째 단계는 현장 데이터, 계량기 데이터, 온도 데이터 및 유틸리티 데이터를 모니터링 그룹으로 구성하는 것일 것이다. EEMS는 이들 그룹을 자동으로 처리하여, 시각적 검토를 위해 신속하게 액세스될 수 있게 해줄 것이다.
사업 규칙은, 시스템과 회사 사이의 논의에서 합의된 바와 같이, 표준화된 설정점 및 입증된 실무에 기초할 수 있다. 통상적으로, 이들 규칙은 쾌적, 효율 및 동작 성능의 평형을 중심으로 구성된다. AFDD(Automated Fault Detection & Diagnostics) 시스템은 이들 사업 규칙에 기초하여 자동으로 경고 및 통지를 전송하도록 구성될 수 있다.
시스템 이상의 검출 및 교정 대책에 대한 사업 규칙
시스템 EEMS는 비효율을 주도하는 공통의 문제를 식별하기 위해 체계적인 방식으로 사업 규칙을 적용할 것이다. BOSS 에너지 성과표 시스템은 쾌적, 효율 및 동작 지수와 연관된 문제를 식별할 것이다. 이들 지수는 방별로 생성되어, 시스템 이상의 세분화된 검출 및 교정 대책을 적용할 명확한 경로의 설명을 가능하게 해준다.
사후 및 선제적 모니터링 및 분석의 주요 출력
쾌적, 효율 및 개선된 동작의 올바른 평형을 달성하기 위해 회사에 대한 EEMS가 생성된다. 출력은 하드웨어 또는 프로그래밍에 근거한 식별된 문제의 형태를 가진다. 내장된 중재기(1102) 기능은 대부분의 프로그래밍 문제를 원격적으로 식별하고 해결할 것이다. 유지 관리 요원이, 기계적인 것이든 전기/전자적인 것이든 간에, 식별된 하드웨어 문제를 교정할 것이다. 연관된 작업 순서는, 문제 해결이 빠르고 간단하도록, 식별된 문제에 관한 상세한 정보를 포함할 것이다. 솔루션은 이어서 취해진 작업이 식별된 문제를 해결하는지를 확인할 것이다.
식별하고, 추천하며 우선순위를 부여하는 프로세스
일반적으로, 우선순위는 설계 의도를 달성하기 위해 노력(노동 및 자재)의 레벨에 기초한다. 우선순위는 또한 EEMS의 집단적 의사 결정 및 시설 대표자에 의해 결정될 수 있다. 최고 우선순위 수정은 통상적으로 최저 비용 및 최대 영향을 갖는 것이다.
성과표는 그의 주요 성능 지표에 의해 건물 운영을 평가하기 위해 주기적으로 재실행될 수 있다. 성과표는 동작 집중을 위한 영역을 결정할 것이다. 이와 동시에, AFDD 시스템은 장비 문제를 고장 이전에 식별하고, 사후 대응적 유지 관리 이벤트를 선제적 이벤트로 전환시킬 것이다.
시스템(100)은 예측된 영향의 레벨을 달성하기 위해 노력(노동 및 자재)의 레벨에 기초하여 EEM(Energy Efficiency Measure) 및 수요 관리 기회에 우선순위를 부여할 수 있다. 이 사업 사례가 시설 대표자와 공유되고 그에 의해 승인될 것이다. 최고 우선순위 수정이 최고 레벨의 잠재적인 긍정적 영향에 의해 식별된다. 시스템은 기준 및 성과표의 사용을 통해 최적의 건물 성능을 달성하고 유지할 것이다. 시스템은 건물 운영을 주요 성능 지표에 대해 평가하기 위해 표준화된 성과표를 주기적으로 그리고 자동으로 재실행할 수 있다. 성과표는 쾌적, 동작 및 효율을 중심으로 동작 개선을 위한 영역을 결정할 것이다. 이와 동시에, AFDD 시스템은 장비 비효율을 고장 이전에 연속적으로 식별하고, 사후 대응적 유지 관리를 선제적 유지 관리로 전환시킬 것이다.
추천을 구현하는 EEMS 기능
시스템은, 일례로서, 추천을 2가지 방식 중 하나의 방식으로 구현할 수 있고, 시스템은 Mediator™의 양방향 통신 기능을 사용하여 시설의 시스템의 원격 액세스/제어를 통해 대부분의 소프트웨어 변경을 구현할 수 있으며, 시스템은 또한 그의 구축된 유지 관리 요원의 전국 네트워크를 통해 물리적 교정을 필요로 하는 수정을 구현할 수 있다(회사가 회사 직원 대신에 시스템이 변경을 구현하는 것을 선호하는 것으로 가정함).
비용 추정 및 예상 예측
기준 에너지 모델은 비용 추정 및 예산 예측에 의존한다. EEMS는 과거 에너지 사용량, 날씨 및 스케줄 데이터를 사용하여 모델을 생성한다. 이는 에너지 모델, 예상된 날씨(보다 극한적인 및 보다 온화한 날씨에 대한 범위를 가짐) 및 예상된 건물 점유 스케줄을 사용하여 에너지/유틸리티 예측을 발전시킨다. 마지막 단계는 유틸리티 예산을 결정하기 위해 건물 요금표 정보 및 목표 에너지 절감을 적용한다.
회사 관여에 대한 최소 요구사항
프로젝트를 지원하는 회사 구현 팀은 지방 사무소, 지역 및 프로젝트 요원과 조정을 하기 위해 프로젝트 관리자를 포함할 것이다. 일부 요원은 현장에 관한 엔지니어링 정보를 획득하고 조사 결과를 회사 엔지니어링 구성에 재통합시킬 것이다. 시스템은 회사가 설치, 프로그래밍, 서비스, 유지 관리 또는 제어-시스템 수리를 위해 그 자신의 자원을 제공하는 것을 필요로 하지 않는다.
공급업체가 회사의 시설에 접근할 수 있게 해주는 데 있어서의 회사의 지원은 프로젝트의 성공에서의 주요 인자이다. 이것은 통신 방법을 정의하고 연결을 설정하며 초기 유효성 검사를 수행하는 데 도움을 줄 것이고, 회사는, 시스템이 규정 준수 및 성능을 측정하고 검증할 수 있도록, 각각의 시설에 대한 시퀀스 및 설정점과 같은 표준의 운영 가이드라인을 제공할 필요가 있을 것이다. 시스템이 회사의 기존의 오류 관리 및 해결 프로세스를 이해하는 것을 돕는 것은 공동 성공에 중요하다. 회사는 또한 특정의 작업 활동을 트리거하기 위해 재정 임계값 및 사업 규칙을 설정하는 것도 도울 수 있다.
M&V(Measurement and Verification)를 계획하고 구현하는 기능
M&V를 추적, 유효성 검사 및 보고하는 프로세스 및 이전의 경험
시스템은 "설치된 에너지 절감 대책"의 M&V(Measurement and Verification)의 기능을 가질 수 있다. 한가지 방법은 기준을 설정하고 이어서 건물 상태 및 효율(효율, 쾌적 및 유지 관리)의 수많은 정량적 척도를 추적하는 것이다. 시스템은 광범위한 성능 인자를 측정하는 방법을 ASHRAE 표준에 기초하여 열 쾌적 및 환기를 추적하는 지수에 기초할 수 있다. 시스템은, 종래의 전력 및 효율 지수(즉, kWh, kW, Therms, Btu/제곱피트 등)를 추적하는 것에 부가하여, 이들 인자를 추적할 수 있다.
시스템은, 건물 운영을 분석하고 에너지 절감을 발견하여 검증하기 위해, 공과금 청구서, 유틸리티 사용 시간 데이터, 전체 계량기 데이터, 및 15분 건물 관리 데이터의 조합을 사용한다. 각각의 데이터 소스는 건물 운영 및 에너지 절감 기회에 대한 통찰을 제공한다. 시스템은 표준화된 방법을 사용하여 기준 집합에 대해 시스템-변경 추천을 추적할 것이다. 이것은 시스템이 소정의 목표에 대해 결과를 검증하고 추적할 것임을 확인해준다.
회사가 요청한 바에 따라, 시스템은 FY2003 공과금 청구서에 따라 기준을 보정할 수 있다. 시스템은 날씨 독립적인 부하 및 냉방/난방 부하와 같은 부가의 입력을 사용함으로써 기준을 정규화할 수 있다.
시스템은 서브-계량을 필요로 하지 않는, 시스템 성능을 추적하는 데이터-리치(data-rich) 방법을 제공한다. 기존의 센서 시스템을 통해 정보가 이미 이용가능한 경우, 시스템은 건물 시스템에서의 에너지 소비를 쉽고 정확하게 계산할 수 있다. 회사가 조명, 우편 장비, 및 다양한 플러그 부하를 분리시키고자 하는 경우, 시스템은 서브-계량기를 선택적으로 사용할 수 있다.
시스템은 다음과 같은 구현후 지원 서비스를 제공할 수 있다:
지원 센터(네트워크 운영 센터에 있음)
다중-계층 지원 센터는 사용자 요구사항을 신속하게 해결하기 위해 숙련된 자원으로 지원 팀을 보강할 것이다. 구현후 지원 팀은 배포 사이클 전체에 걸쳐 고객 지원을 제공할 것이다.
시스템 유지 관리 및 개선
몇몇 문제 및 요청은 구성 또는 코드 변경을 통한 시스템 변경을 필요로 할 수 있다. 시스템 응용 프로그램 유지 관리 자원은 액세스 우선순위에 따라 문제를 분류할 것이고, 이어서 이용가능한 광범위한 도구, 자원, 및 지식 자본을 사용하여 작업을 완료하기 시작할 것이다.
SMA(Subject Matter Advisor) 지원
시스템 SMA/E 지원은 서비스 계약의 종료 때까지 프로젝트 배포 전체에 걸쳐 계속되고 있다. 그의 주된 역할은 필요할 때마다 철저한 에너지 관리 분석을 제공하는 것이다.
위험 및 가능한 제약조건
시스템은 매끄러운 시작을 제공하기 위해 표준화된 프로젝트 관리 프로세스를 사용하여 구현될 수 있고, 임의의 수의 건물의 초기 파일럿 및 임의의 수의 부가의 건물에 대한 차후의 출시를 통해 확장될 것이다. 시스템 구현 스케줄은 종종 다음과 같은 것에 의존한다:
건물 시설 관리자에의 액세스
제한된 건물 관리 시스템 문서화(배치도, 관리 도면 등)
중재기(1102)에 내장된 65개 이상의 인터페이스에 의해 현재 지원되지 않는 흔하지 않는 프로토콜
과포화된 네트워크에 설치된 장치들에 걸친 중재기(1102) 처리 기능
시스템 작동 불능 또는 통신 두절의 경우의 동작 백업 및 유지 관리/수리 계획
시스템 NOC는 연중 무휴로 동작할 수 있고, 시설로의 통신 두절의 경우에 즉각적인 통지를 수신할 것이다. 시스템은 연결 및 데이터 저장을 계속적으로 모니터링하고, 시스템이 문제를 해결하거나 추가적으로 조사할 수 있는 지정된 사람들의 목록으로 자동화된 SMS, 이메일, RSS 및 전화 통화 통지를 송출하는지를 확인할 것이다. 시스템은 임의의 지원 수준에 대해 효율적인 응답 시간을 제공하기 위해 지방 및 지역 제휴업체를 사용할 것이다. 시스템은 또한, 적절한 경우, 응답 시스템을 기존의 회사 부속 추적 시스템에 통합시킬 수 있다.
시스템은 전력 또는 외부 통신의 두절에 대해 쉽게 복구될 수 있는 강력한 기술을 제어 레벨에서 이용한다. 정전의 경우에, 중재기(1102)는 선택적인 겔 셀 배터리(gel cell battery), 온보드 세류 충전기(trickle charger), 및 UPS(uninterruptible power supply, 무정전 전원 공급 장치)를 지원한다. 중재기(1102)는 문제가 해결될 때까지 로컬적으로 데이터를 계속하여 로깅할 것이다.
프로그램 관리자(들)의 역할 및 책임
시스템 구현은 EEMS 프로그램 롤아웃 내의 활동을 지시하고 조정하여 높은 동작 효율 및 경제성을 달성하기 위해 프로그램 관리자(PM)를 관여시킬 수 있다. 프로그램 관리자는 모든 계약자를 관리할 것이다. PM은 에너지 관리에 대한 완전하고 철저한 이해를 가지고 있을 것이고, 대규모 EEMS 구현에 대한 깊은 지식을 가지고 있을 것이다. PM은 임무를 해석, 구성, 실행 및 조정할 것이다. PM은 예산 및 모든 프로그램-관련 문제에 관한 의사 결정을 할 것이다. PM은 공동 의사 결정을 위해 전략적 문제를 프로그램 스폰서에게 올릴 것이다.
PM의 주된 책무는 다음과 같은 것을 포함할 것이다:
프로그램 우선순위에 따라 롤아웃 일정을 개발하고 유지하는 것
승인된 계획에 따라 프로젝트 범위, 예산 및 일정을 개발하고 관리하는 것
프로젝트 자원을 배정하고 관리하는 것
매주마다 전세계적인 노력 및 구현 프로그램의 진행을 모니터링하고 그에 대한 지원을 제공하는 것
상태 및 성과에 대한 보고
제휴 파트너, 계약자 및 하도급 업자를 관리하는 것
미해결된 위험 및 문제를 해결하는 것
필요한 통신 및 학습 자료를 개발하는 것
질문 j - 제안된 EEMS 개방형 아키텍처
중재기(1102) 설계는 Linux 운영 체제, 표준 RS-232 및 RS-485 통신 포트, Dallas 1-Wire 버스 포트, 10/100 베이스 TX 이더넷 연결, UDP, TCP, SMTP, IP, FTP, HTTP, HTTPS, SNMP 기타를 비롯한 광범위한 TCP/IP 관련 프로토콜에 대한 지원을 비롯한 개방형 시스템 및 기술에 기초하고 있다. 중재기(1102)는 계량기/서브-계량기와 유선 또는 무선 통신을 함으로써 그리고 중재기(1102)가 지원하는 65개 이상의 프로토콜 드라이버를 통해 데이터 검색을 지원한다.
데이터 웨어하우스, 데이터-분석 도구, 게시, 보고, GUI 및 기타 도구/프로토콜이 임의의 표준을 충족시킬 수 있다.
프로토콜
설명 일례
운영 체제 Microsoft Windows, 웹(Microsoft 또는 Linux 서버)
데이터베이스 관리 SQLServer, Oracle
데이터 수집 OLE, BACnet, LonWorks, Modbus
데이터 분석 도구 Excel, CVS, PDF, Access
게시 Microsoft Office(Excel, Word, PowerPoint), XML, HTML, PDF
사용자 인터페이스 웹
기타 프로토콜 XML, 웹 서비스, TCP/IP, SQL
개방형 아키텍처 솔루션
EEMS 개방형 아키텍처
시스템은 최신의 개발 방법, 개방형 프로토콜 및 진보된 기술을 사용하여 EEMS 아키텍처 및 플랫폼의 모든 측면을 설계하고 구축하였다. 이것은 중재기(1102) 및 그의 기능이 기존의 종종 독점적인 프로토콜(Trane, Barber Coleman, Invensys, Johnson, Staefa 등)과 연결하는 것으로 시작한다. 이 장치를 통해 액세스된 건물 데이터는 웹-기반이고 시스템 NOC로 안전하게 전송된다. 진보된 데이터 서비스 및 분석 플랫폼이 이어서 데이터를 관리한다. NOC는 SOA 상에 구축되고, 포털 기능은 클라이언트가 데이터에 쉽게 액세스하여 그의 건물의 성능을 모니터링하고 관리하기 위해 보다 진보된 분석을 하는 것을 용이하게 해준다.
이들 사실이 결합하여, 임의의 하나의 공급자의 독점 프로토콜에 연계되지 않는 개방형 플랫폼을 생성하고, 회사는 시스템 EEMS에 대한 고려사항과 독립적으로 소프트웨어, 인프라 및 자본 투자를 할 수 있는데, 그 이유는 시스템의 솔루션이 자유롭게 임의의 표준 또는 독점 프로토콜과 인터페이스하기 때문이다.
비표준 장비와의 통합
중재기(1102)는 비표준 장비에 대한 65개 이상의 독점적 통신 프로토콜을 지원한다. 중재기(1102)는 RS-485, RS-232 또는 IP를 통해 물리적 장치에 통합되고, Mediator™의 프레임워크에서 데이터를 추출한다. 중재기(1102)는 데이터를 정규화하고 데이터가 양방향으로 다시 건물 시스템으로 또는 엔터프라이즈를 통해 이동되는 것을 용이하게 해준다. 시스템 솔루션의 이러한 다양성으로 인해, 시스템은 회사가 어느 장비를 사용하든(표준이든 그렇지 않든) 간에 그 장비와 통합될 수 있다.
학습 프로그램
시스템에 관한 학습은 우편 서비스 ISD(Instructional System Design) 모델 및 학습 관리 절차와 같은 파일럿 및 국가 학습 계획을 포함할 수 있다(그 결과, 예를 들어, 다음과 같은 것에 관한 사용 설명서를 포함하는 커스터마이즈된 2시간 학습 과정이 얻어짐). EEMS 보고 도구(즉, 탐색, 기능 및 임시 보고서를 생성하는 것)을 어떻게 사용하는지 및 에너지 사용량을 관리하여 사업 결과를 향상시키기 위해 보고서를 어떻게 사용하는지. 학습 자료는 강사 노트 및 학습을 강화하는 수업 실습을 포함할 것이다. 그에 부가하여, 사용 시에 사용자를 지원하기 위해 온스크린 도움말이 EEMS 내에서 이용가능할 것이다. 학습은 "강사 훈련" 방법을 포함할 수 있다.
시스템 학습은 강사-지도 학습을 보완하기 위해 회사의 자동화된 등록 시스템을 통해 웹을 거쳐 전달될 수 있다. ASTD 업계 학습 표준에 따라, 대화형 웹-기반 학습 과정은 70 퍼센트 정도 기억력을 향상시킬 수 있고 50 퍼센트 정도 학습 시간을 감소시킬 수 있다. 이 옵션은 진행 중인 재교육 학습에 액세스하기 쉬운 방법을 제공한다.
보조 서비스
시스템 솔루션은 모든 시스템 확장 및 잠재적인 보조 서비스를 공통의 개방형 플랫폼에 통합시키는 토대를 마련할 것이다. 중재기(1102)를 허브로서 사용하여, 회사는 임의의 기존의 또는 장래의 기술을 EEMS에 통합할 수 있다. 제안된 솔루션은 기존의 인프라를 사용하고 장래의 업그레이드 및 시스템 확장으로의 개방 경로를 제공할 것이다. 제어기 업그레이드 또는 독점적 단일-소스 시스템 또는 장비를 필요로 하지 않고, 장래의 시스템 확장이 달성될 것이다. 데이터를 전송하고 수신하는 중재기(1102) 기능은 회사에 강력한 원격 시설 제어 도구를 제공할 것이다. 중재기(1102) 개방형 아키텍처는 다른 사업 시스템와의 매끄러운 통합을 위한 실용적인 기술 플랫폼이다.
동작 시퀀스 및 제어점을 표준화하기 위한 수정/업그레이드
동작 시퀀스 및 제어점을 표준화하기 위한 부가의 수정 및/또는 업그레이드가 필요하지 않을 것이다. 중재기(1102)는 임의의 기존의(레거시 또는 업그레이드된) 시스템에 연결될 수 있고, 그의 양방향 통신 기능을 통해, 표준화된 동작 시퀀스 및 제어점을 임의의 현장으로 전송할 수 있다.
회사 시스템을 식별, 통합 및 표준화하는 기술적 방법
시스템의 EEMS는 기존의 및 장래의 회사 시스템으로부터 데이터를 공통의 객체 모델로 추상화한다. 이것은 데이터의 균일한 처리, 제시 및 서브-시스템 간의 공유를 가능하게 해준다. 중재기(1102)는 그의 표준화된 및 유연한 IP-기반 서비스 어레이를 통해 기존의 건물 관리 및 계량 시스템과 인터페이스하는 기반층으로서 역할하는 반면, EEMS는 다른 회사 엔터프라이즈 소프트웨어 시스템에 통합하기 위한 높은 유연성을 유지하기 위해 SOA를 사용한다.
장비의 원격 제어
질문 a - EEMS 원격 제어 기능
시스템과 지방 제어 네트워크 및 장비 간의 밀접한 통합의 중요한 이점은 NOC로부터의 원격 건물 센서 논리 및 제어 시스템 시퀀싱을 구성하고 안전하게 제어할 수 있다는 것이다. 중재기(1102)에 통합된 모든 시스템 및 데이터는 원격적으로 액세스될 수 있다. 지방 중재기(1102) 응용 프로그램(폐루프 수학/논리, 스케줄, 경향, 경보, 이벤트, 웹 페이지 GUI 시스템 및 데이터 구성, 데이터 익스포터(data exporter), ADR 및 AFDD 서비스 등)은 합의된 사업 규칙에 기초하여 원격적으로 수정되고 개선될 수 있다.
수요 감소 전략에 대한 EEMS 기능 및 배포
시스템 NOC는 ISO DR 프로그램에 대한 실시간 전기 가격 결정을 전송할 수 있다. 중재기(1102)는 DR 신호가 전송될 때 전기 부하를 차단하도록 온보드 폐루프 논리를 통해 프로그램될 수 있다.
장비 구성의 최적화
AFDD는 (동작 요구사항, 설계 의도 및 공간 쾌적에 기초하여) 제어 시스템 시퀀싱을 원격적으로 개선시키고 (오류 레벨에 따라) 많은 제어 시스템 오류를 해결할 수 있다. 이 연속적인 모니터링, 개선 및 오류 해결은 보다 나은 장비 동작을 용이하게 해준다.
예방 차원 유지 관리 및 수리
예방 차원 유지 관리 활동에 대한 모니터링, 추적 및 보고 기능
시스템은 서비스 배포를 로그, 보고, 추적 및 검증하기 위해 씬 클라이언트 서비스 및 프로젝트 관리 추적 시스템을 이용할 수 있다. 시스템은 일일 서비스 호출 및 대규모 프로젝트 롤아웃에 대한 실시간 고객 업데이트를 용이하게 해준다. 모든 장래의 예정된 방문에 대해, 시스템은 수행될 정기 유지 관리 항목, 배정된 시간, 및 식별된 오류를 해결하는 데 이용가능한 시간을 포함한다.
연속적인 분석 및 AFDD 시스템은 프로젝트 관리 추적 시스템에 밀접하게 통합되어 있다. 대부분의 예방 차원 유지 관리 작업은 "상태-기반 유지 관리(condition-based maintenance)" 작업으로서 취급된다. 서비스 작업 순서가 연속적인 커미셔닝 및 AFDD 프로세스의 산물로서 자동으로 전달된다. EEMS M&V 프로세스는 서비스되는 장비의 성능을 독립적으로 검증한다.
예방 차원 유지 관리 활동의 스케줄링 및 배포
FRS(Fault Resolution Scheduler, 오류 해결 스케줄러)는 오류를 추적하고 해결한다. 오류는 예정된 서비스 방문에 할당되고(또는 긴급의 경우 급파됨), 시스템 현장 서비스로 보내진다. 발견된 대부분의 오류가 보통 긴급한 예정되지 않은 조치를 정당화하지는 않는다. FRS는 시스템 기술자가 취해야(조사 또는 해결해야) 하는 조치를 지정한다. FRS는 또한 오류에 대한 필요한 조치를 완수하는 시간을 추정한다. FRS가 방문 유형, 시간 및 조치를 할당하면, 오류가 장래의 서비스 방문에 자동으로 스케줄링된다. 정기 유지 관리의 일부로서 포함된 조치가 자동으로 그 다음 방문에 할당된다.
시스템 진단을 위한 전기 신호 분석(Electrical Signature Analysis)을 포함하는 EEMS 기능
시스템 AFDD 플랫폼의 레벨 3은 전압 및 암페어 데이터를 포함하는 전기 신호 분석을 사용하여 기계적 오류의 상태-기반 검출 및 진단을 처리할 수 있다. 이 기술은 회사 분류 장비에 잘 동작한다. 이 전기 데이터는, HVAC 장비에 부가의 센서가 없는 경우, 종종 이용가능하지 않다. 시스템은 부가의 센서를 추가하지 않고 종종 이용가능한 열역학 데이터점에 대해 문제의 자동 조기 검출 및 진단을 수행하기 위해 전기 신호 분석에 사용되는 유사한 기술을 적용할 수 있다.
EEMS 예방 차원 유지 관리 기능에 대한 클라이언트 자격증명의 목록
장비 유형 및 응용 프로그램 목록
프로세스 플로우차트 및 평균 응답 시간
도 14는 작업 순서에 응답하는 프로세스 플로우차트(1400)를 나타낸 것이다.
다음과 같은 것에 응답함:
응급: 4 시간
긴급: 24 시간
일상: 3 내지 5일
유지 관리 및 수리
시스템 수리를 위한 기술자 및 엔지니어 배포 기능
시스템은 고도로 훈련된 전문 요원에 의해 조작되는 대규모의 표지판 트럭 및 크레인 집단과 광범위한 전국적인 제휴 네트워크에 의해 지원될 수 있다. 작업 순서가 시스템에서 생성될 때, 시스템은 우편 번호별로 적절한 기술자가 있는지 데이터베이스를 검색한다. 시스템은 이어서 검색을 특정의 분야(EMS 제어, 전기 전용 또는 표지판 수리 등)로 좁힌다.
유지 관리 및 수리 활동의 추적, 스케줄링 및 보고
FRS는 시스템 기술자가 취해야(조사 또는 해결해야) 하는 조치를 지정한다. FRS는 또한 오류에 대한 필요한 조치를 완수하는 시간을 추정한다. 오류 상세가 NOC 내의 특별 고객 팀으로 전송된다. 이들 팀은 작업 순서를 발행하고, 스케줄 날짜를 획득하며, 문제의 원인, 실시한 수리, 보류 중인 수리, 및 작업을 완료하기 위해 주문한 부품을 메모한다. 팀은 또한 기술자의 사무실로부터 견적액을 획득하고, 고객 승인을 획득하며, 작업을 완료한다. 고객은 EEMS 내에서 자신의 주문 및 문제의 현재 상태에 액세스할 수 있다.
수리된 장비 유형 및 수리 조치 목록
시스템은 다양한 전기, 조명, 및 기계 시스템에 유지 관리, 수리 및 업그레이드 서비스를 제공한다. 수리 서비스는 장비/컴퓨터 설계 및 재구축, 조명 제어의 수리, UPS 시스템, 전용 회로, 및 서브-계량 문제 해결을 포함한다.
사고 처리(Trouble Ticketing) 및 유지 관리와의 통합
시스템의 EEMS는 장비 오류를 연속적으로 식별하고 그에 우선순위를 부여한다. 우선순위가 부여된 펀치 리스트(punch list)가, 사전 정의된 규칙에 기초하여, eMARS로 보내질 수 있다. eMARS는 에너지 절감 측정 및 검증을 위해 다양한 사고 처리의 완료를 전달할 수 있다.
청구서 관리 및 지불
EEMS 공과금 청구서 광리 및 지불 기능
시스템은 공과금 청구서 관리 및 지불에 대한 포괄적이고 산업화된 솔루션을 제공한다. 시스템은 효율적이고 밀접하게 제어되는 송장(invoice) 처리 및 지불 서비스를 용이하게 해주는 종단간 솔루션을 제공할 수 있다. 시스템은 스케일/깊이 및 레이트 분석에서 감사를 통해 유틸리티 소비 감소를 실현할 수 있다. 시스템은 장래의 보존 및 지속가능성 이니셔티브를 주도하기 위해 상세한 유틸리티 데이터의 유연한 보고를 제공한다.
EDI 810을 통한 공과금 청구 및 소비 데이터의 통합
시스템은 공급업체로부터의 EDI(Electronic Data Interchange) 전송을 통해 공과금 청구서 데이터를 수신하고 처리할 수 있다. 전용 EDI 그룹은 기술적 관계를 개발하고 전송 품질에 대한 엄격한 요구사항을 유지하고 모든 주요 데이터 요소가 수신되었는지를 확인할 수 있다. 이는 또한 프로세스 무결성을 위해 일일 피드/거부를 모니터링한다.
API 또는 기타 개방형 비우선순위 프로토콜을 통한 부가 가치 인터페이스
EEMS 솔루션은 개방형 아키텍처 및 SOA 설계 원칙을 사용하여, 끝없는 웹 서비스 및 Web 2.0 API와의 통합을 가능하게 해준다. 그에 부가하여, 엔터프라이즈 데이터 저장소 및 응용 프로그램과의 연결은 ERP 시스템 및 기타 백엔드 회사 데이터에의 통합을 용이하게 해준다. 부가 가치 인터페이스는 웹 응용 프로그램, (휴대폰으로의 정보의 전달을 위한) 모바일 위젯, 또는 RSS 피드를 포함할 수 있다.
이들 인터페이스를 통해 검색 및/또는 전달된 정보는 주차 구조물의 사용률, 엘리베이터의 위치, 조명 상태, 방-예약 상태/점유, 블라인드의 상태, 스프링클러, 공기 필터, 화재 경보기 및 수많은 기타 시설 특성과 같은 시설 정보를 포함할 수 있다. 웹에의 일반적인 연결은 EEMS 포털에의 직접적인 통합을 위해 블로그, 팟캐스트, RSS 뉴스 피드, 비디오 스트림, 및 기타 데이터의 전달을 가능하게 해줄 수 있다.
응용 프로그램과 시스템 기능 및 특성
EEMS 인프라 지원 기능
시스템은 무한한 수의 사용자 및 사용자 그룹을 효과적으로 지원할 수 있다. 시스템은 읽기, 업데이트, 추가 및 삭제 액세스를 위해 이용가능한 적절한 255 레벨 중 임의의 레벨에 따라 사용자 그룹에 데이터 액세스 권한을 부여한다. 데이터 항목의 특성 및 사용자가 볼 수 있는 계층적 데이터 뷰(예컨대, 특정의 시설)를 제어하는 것 둘다에 액세스 제어가 적용된다.
시스템 액세스, 탐색 및 사용자 액세스 기능
시스템 액세스는 사용자 이름/비밀번호를 필요로 할 수 있다. 시스템은 특징에 대한 구성가능 옵션 - 비밀번호 만기 및 재사용 빈도수 - 을 갖는 강력한 비밀번호(길이, 문자 혼합 및 문자 반복 제한)를 지원한다. EEMS는 사용자가 액세스할 수 있는 메뉴 옵션 및 기능을 결정하기 위해 역할 기반 보안을 사용한다.
잠재적인 업그레이드 및 커스터마이즈를 위한 서비스 지원
제안된 솔루션은 완전히 확장가능하고 거의 모든 업그레이드 경로와 호환되며, 회사는, 임의의 특정의 장비 제조업체에 구속되지 않고 적합하다는 것을 알 때, EEMS를 확장, 업그레이드 및 커스터마이즈할 수 있다.
사업 규칙 및 데이터 구성의 개요
도 15는 분석 및 모니터링을 위한 안전한 환경(1500)을 제공하는 사업 규칙, 제어 및 기술(데이터 구성을 포함함)을 개략적으로 나타낸 것이다. 시스템은 또한 보안 절차를 모니터링하고 식별된 보안 위험을 완화시키며 시스템 요원을 회사 보안 정책 및 절차에 대해 훈련시키는 결합 방법을 설정하고 용이하게 해주기 위해 회사 IT 보안 요원에 대해 동작할 것이다. 시스템은 자체 평가, 비상 계획 테스트, 및 취약점 검사를 비롯한 연간 검토 활동을 수행할 계획이다.
데이터 액세스, 저장 및 검색 프로세스
시스템은 회사 데이터가 응용 프로그램 내에 존재할 때 그 데이터의 보호를 관리하기 위해 응용 프로그램 보안 제어를 구현할 수 있다. 역할-권한 및 사용자-프로필 정의는 사용자 액세스를 정의하고 사용자를, 그의 프로필이 보도록 허가되어 있는 데이터에만 액세스하도록 제한하며, 최소 특권 및 직무 분리라는 핵심 보안 원칙을 유지한다. 시스템은 시스템에의 액세스를 신청하는 사용자에 대한 상세한 계정 설정 절차를 확립할 것이다.
안전한 환경을 위한 규정 준수 절차
거시적 레벨에서, 시스템은 회사 데이터를 다른 회사의 데이터와 분리된 채로 유지하는 보안 솔루션을 구현할 수 있다. 회사-인가 요원만이 회사 데이터에 액세스할 것이다. 시스템은 회사와 솔루션 사이의 보안 통신 프로세스를 가진다.
시스템 시설은 현장 보안 요원에 의해 보호되고 사설 보안 회사에 의해 연중 무휴로 모니터링될 수 있다. 시스템은 근접 제어에 의해 시설의 입구를 통제하고, 시간 경과 레코더(time-lapse recorder)에 기록하는 폐쇄 회로 텔레비전 카메라에 의해 입구를 모니터링한다. 모든 사용자 액세스는 로깅되고, 필요한 경우, 추적되고 보고될 수 있다. 층 및 서버 룸 액세스는 배지 및 카드 키 액세스를 필요로 한다.
보안 정책 및 절차 준수
시스템 EEMS 및 방법은 우편 서비스 핸드북-AS-895-A, 응용 프로그램 정보 보안 액세스, AS-805D 정보 보안 연결 프로세스, 행정 지원 매뉴얼 13호, 섹션 272.3 취급 인가 및 공익법 102-569, 섹션 508, 전자 및 정보 기술 액세스가능성 가이드라인과 같은, 임의의 원하는 보안 정책 및 절차를 충족시킬 수 있다.
데이터베이스 보안 요구사항
시스템 정보 보안 정책, 절차 및 규정 준수의 개요
시스템은 임의의 원하는 보안 요구사항을 충족시키는 환경에 존재할 수 있고, EEMS 솔루션은 정부 데이터 보안 요구사항을 충족시키거나 이를 초과하기 위해, 예를 들어, DoD(Department of Defense) 승인된 시설 중 하나, 또는 임의의 다른 시스템, 데이터 센터, 및 시설로부터 실행될 수 있다. 이 환경은, 정보 시스템을 개발하고 구현하며 동작시키기 위해, 연방 개인 정보 보호 요구사항, 해당되는 법규, 규칙 및 회사 정책과 절차에 부합하기 위해 SOP(standard operation procedure)를 사용할 수 있다. 시스템은 솔루션에서의 보안 인증 계층을 사용하여 아래로 개개의 사용자 및 작업 레벨까지 시스템이 제공하는 서비스에의 투명성을 제공하기 위해 성능 및 무결성 보고서 - 설정된 프로토콜에 기초하여 적시에 보안 침해의 상승을 포함함 - 를 전달할 수 있다.
이 환경은 전용 가상 근거리 통신망 상에서 솔루션의 개별 인스턴스를 실행하는 것을 포함할 수 있다. 각각의 표준 환경은 요구된 방화벽, LDAP 및 SSL을 포함한다. 시스템에의 모든 액세스는 SSL을 거쳐 인터넷을 통해 행해질 수 있고, 보안 VPN 연결을 통한 데이터 피드의 전송은 128-비트 SSL 암호화를 사용한다. 모든 지원 요원은 엄격한 선발 요건을 통과했을 수 있고, 필요한 보안 인가가 무엇이든 간에 그 보안 인가를 획득했을 수 있다.
데이터 암호화 및/또는 기타 액세스 제어
고객 정보를 포함하는 모든 데이터 시설이 암호화될 수 있다.
사업 연속성, 비상 및 재해 복구 계획
NOC에 심각한 동작 장해가 있는 경우, 시스템 구현은 동작을 포함할 수 있거나 미국 내의 유사한 시설의 네트워크 내의 가장 적절한 백업 사이트로 전송할 것이다.
시스템 방법은 절대적으로 필요한 사업 기능을 복구하고 불시의 정전의 경우에 용납할 수 없는 사업 중단을 피하기 위한 계획된, 테스트된 그리고 문서화된 절차 및 프로세스를 포함할 수 있다. 이 전략은 심각하게 영향을 받는 사업 기능에 중점을 두고 있다. 프로젝트의 초기에 사업 연속성 요구사항을 식별하는 것은 기존의 기능을 사용하여 비용을 최소화하고 유연성을 증가시키는 옵션을 개발할 기회를 제공한다.
재난 및 사업 연속성 계획의 구현의 경우에, 솔루션은 다음과 같은 활동을 지원할 것이다:
재난 복구 활동에 포함된 주요 사용자를 식별하는 것
재난을 선언할 권한을 갖는 요원의 호출 트리 및 리스트를 개발하고 유지하는 것
최신의 응급 대응 절차를 개발하고 유지하는 것
재난 복구 현장을 복구하고 준비된 상태에 유지하는 것
응용 프로그램 변경 및 업그레이드는 재난 복구 계획을 고려해야만 한다.
인프라 변경 및 업그레이드는 재난 복구 계획을 고려해야만 한다.
운영 체제, 데이터베이스, 및 제3 응용 프로그램 소프트웨어과 라이선스를 복구에 이용가능하게 만들어 주는 것
(EEM 응용 데이터베이스 및 파일 시스템들을 포함하는) 중요한 시스템 소프트웨어 및 데이터 백업을 적시에 오프사이트로 저장하고 이들을 (원격) 보안 시설로부터 즉각 액세스가능하게 만드는 것
재난 복수 사이트, 절차 및 요원을 사용하여 재난 복구 테스트를 수행하는 것
백업 및 복구 절차와 오프사이트 데이터 저장 프로세스
EEMS 배포된 하드웨어 및 시스템에 대한 유지 관리 및 지원
소프트웨어 개선 및 사용자 가이드 업데이트를 포함하는 일반 유지 관리
소프트웨어 수명 주기 개발 및 유지 관리 방법은 다음과 같은 것을 포함한다:
매끄러운 동작: 시스템은 진행 중인 동작을 방해하지 않고 개선을 개발, 테스트 및 구현하는 프로세스 및 기능을 가진다.
데이터: EEMS 사이에 수많은 상호연결 및 데이터 의존관계가 있다. 시스템 개선은 데이터 오염 또는 부정확한 데이터 처리의 위험을 감소시키기 위해 완전 회귀 테스트를 필요로 한다.
직원: EEMS 시스템을 지원하는 조작 직원은 특수한 기능적 및 기술적 기본 역량(skill set)을 보유하고 있다. 팀이 유지 관리 요구사항을 이해하면서 개선을 실행할 수 있게 해주는 것은 직원 역량, 사업 및 기술적 지식을 최대화한다. 이는 또한 지식 전달, 상호 훈련을 촉진하고 성장 기회를 제공한다.
기술 환경 개선 및 유지 관리 노력을 밀접하게 통합시키는 것은 개발 및 테스트 환경과 데이터 요구사항의 긴밀한 조정을 용이하게 해주고, 소스 코드 및 마이그레이션 제어의 구성 관리를 극대화한다.
훈련 및 사용자 가이드 업데이트: 시스템은 개선을 반영하도록 훈련 및 사용자 가이드를 업데이트할 것이다.
질문 b - 소프트웨어 결함을 식별하는 프로세스 및 방법
필요에 따라, 시스템 응용 프로그램 유지 관리 요원은 EEMS을 사용하여 문제점을 이해하고 조사하며 해결하기 위해 사용자와 함께 작업할 것이다. 시스템은 보고된 문제점이 결함인지를 판정하기 위해 회사와 함께 작업할 것이다. 시스템은 결함 보고 관리 도구를 통해 결함을 추적하고 응용 프로그램 소유자에 의한 가능한 고려사항에 대한 개선을 기록할 것이다.
시스템은 결함 정정을 위한 서비스 레벨을 결함 심각성에 기초할 것이다. 시스템은 심각성 정의를 몇가지 인자 - 응용 프로그램의 중요성을 포함함 - 에 기초할 것이다. 시스템은 고심각성 결함을 정정 시에 즉각 해제되는 응급 정정으로서 해결할 것인 반면, 비응급 결함은 응급으로서 취급되지 않을 것이며, 그 다음 예정된 유지 관리가 해제될 때까지 통상적으로 해제되지 않을 것이다.
소프트웨어 또는 데이터 결함의 경우에, 시스템은 모든 결함에 심각성 코드를 할당할 것이고, 회사 관리 프로세스에 따라 결함을 정정할 것이다. 시스템은 수정의 발표 경로를 좌우하는 심각성 레벨의 특성을 정의하기 위해 회사와 함께 작업할 것이다. 데이터 정정 관리가 응용 프로그램 결함 관리에 똑같이 중요하다. 영향 분석의 완료 시에, 시스템은 데이터 수정을 적절히 발표할 것이다.
유지 관리 비용
결함(즉, 응용 프로그램이 문서화된 대로 동작하지 않는 것)을 수정하는 비용이 유지 관리 비용에 포함될 수 있다.
지원 센터의 응답 시간 및 프로세스
지원 센터 방식은 빠른 문제 해결 및 고객 지원을 제공하기 위해 중앙 연락 지점을 EEMS 사용자에게 제공한다. 최종 사용자가 요청을 사용하여 지원 센터와 연락할 때 지원이 시작된다. 지원 센터는 문제 및 해결 둘다에 관한 정보와 함께 사고 처리로서 연락처를 기록하기 위해 산업 표준 도구를 사용한다. 시스템은 연방 정부 프로젝트에서 사용되는 것과 같은 SOP(Standard Operating Procedure)를 사용할 수 있다. 지원 센터는 경향을 판정하고 공통의 문제를 해결하는 방법을 개발하기 위한 분석을 위해 정기적인 간격으로 데이터 추출을 수행한다. 지원 센터는 연중무휴 이용가능하다. 지원 센터 호출에 대한 평균 응답 시간은 주어진 고객 대신에 SLA(service level agreement)에 의해 좌우되지만, 평균 약 45초이다.
EDI 교환 서비스 사업 파트너 통신 옵션
시스템 EEMS는 EDIINT AS2, PGP를 갖는 FTP, 및 connectdirect를 비롯한 표준 EDI 프로토콜을 지원한다.
시스템은 개별 건물 시스템의 효과적인 통합을 용이하게 해주는 IP(Internet Protocol) 인프라를 이용할 수 있다. 시스템은 Modbus, Lonworks®, BACnet 및 수많은 다른 현재, 레거시 및 독점 프로토콜과 같은 프로토콜을 사용했던 제3자 건물 시스템을 통합할 수 있고, 시스템이 Trane, Barber Coleman, Invensys, Johnson, Staefa, 기타의 기존의 그리고 종종 독점적인 프로토콜에 매끄럽게 연결할 수 있는 것은 회사가 진정한 개방형 아키텍처를 받아들이는 데 도움이 되는 중요한 기능이다. 시스템은 또한 지속적인 상호작용적 커미셔닝을 용이하게 해주는 진단 도구를 포함할 수 있다. 시스템은 공과금 청구서, 사용 시간(TOU), 계량, 및 BAS(Building Automation System) 데이터를 에너지 절감 프로세스에 결합시킬 수 있다. 시스템은 또한 브라우저-기반 SaaS(Software as a Service)로서 전달되는 HVAC 및 냉장 장비에 대한 진보된 AFDD(Automated Fault Detection and Diagnosis) 분석을 이용할 수 있다. 이것은 센서, 기계, 및 건물 시스템 데이터를 연속적으로 분석하고, 우선순위가 부여된 실행가능한 정보를 생성하며, IT 개방형 표준 웹 서비스를 통해 데이터 및 FDDI 분석 결과를 제공하는 확장가능 M2M(Machine to Machine) 플랫폼 상에서 호스팅되는 지능형 원격 응용 프로그램을 제공한다. 시스템은 또한 전국적 및 웹-기반 전기 및 제어 제품 배포 둘다를 서비스, 지원 및 프로젝트 관리 기능과 결합시킬 수 있다. 시스템은 다음과 같은 솔루션을 포함할 수 있다: 고객이 고객 요구를 충족시키는 에너지 분석 및 전략적 가격 결정 옵션, 에너지 사용량 및 요금 청구 정보에 액세스하는 온라인 보고 도구, 재생가능 에너지, 부하 응답 프로그램 및 발전기에 의한 도매 최초 전력 구매를 통해 정보에 기반한 의사 결정을 하고 전기 구매 위험을 관리하도록 돕는 지능 및 도구. 예컨대, Cadence로부터의 비용 관리 솔루션은 다수의 입주 기업이 전기, 가스, 수도, 하수, 임대 및 폐기물 비용을 보다 효과적으로 관리하고 감소시킬 수 있게 해주도록 구현될 수 있다.
도 16은 강력한 PMO(Program Management Office)로부터 주도될 수 있는 시스템(100)에 대한 프로그램 관리 방법(1600)을 나타낸 것이다. 도 16은 구축되고 성숙된 일련의 프로그램 관리 서비스를 회사에 제공하여, 가동 시간을 감소시키고 절감 실현을 가속화하는 PMO 구조의 일례를 나타낸 것이다.
도 17은 확장성 시나리오(1700)를 나타낸 것이다. 시나리오(1700)는 건물(1702)을 중재기(1102)를 통해 외부 세계(1704)에 연결시킨다. 시나리오(1700)는 인터넷 프로토콜 또는 기타 프로토콜, 웹 서비스, 웹 인터페이스, 또는 네트워크 운영 센터(1106)에의 기타 인터페이스를 이용한다.
시나리오(1700)는 SLI(Site Level Infrastructure) - 웹-기반(Web-facilitated) SLI 등 - 를 솔루션의 백본으로서 이용할 수 있다. 중재기(1102)는 회사 시설의 사방의 벽 안에 존재하는 하드웨어를 포함한다. EEMS로의 통로로서 역할하는 것은 IP-기반 장치이다. 시스템(100)은 계량기 및 기계 데이터의 로컬 웹-기반 실시간 뷰를 지원하지만, 회사도 역시 현장 레벨에서, 지역 레벨에서 그리고 국가 레벨에서 건물을 제어할 수 있을 것이다. DR(demand response)도 역시 다수의 현장에 걸쳐 구현될 수 있는데, 그 이유는 솔루션이 회사가 궁극적으로 요구하게 될 크기에 따라 확장가능한 방식으로 모든 기능을 제공할 것이기 때문이다.
시스템은 소비 곡선이 어떻게 생겼는지에 관해 보고하는 것을 지원하는 것은 물론, 제어 전략, 스케줄, 시퀀스, 및 설정점 등을 변경하는 것도 지원할 수 있다. 전술한 시스템(100) 인프라는 기존의 시스템에 대한 감시 제어를 제공한다(관리 부문이 장비를 교체하기 시작할 필요가 없다). 시스템은 실시간 보고와 스코어 보딩(score boarding) 및 성과 진단(score carding) 방식에 의해 M&V 대시보드를 제공한다. 시스템이 제공하는 이러한 가시성은 회사가 훨씬 더 나은 의사 결정이 진척되게 하는 것을 용이하게 해준다.
회사 EEMS 백본은 요청된 계량기 데이터는 물론 수많은 부가의 파라미터를 확보하여, 향상된 데이터 분석을 촉진시킬 것이다.
센서 또는 기존의 BMS를 통한 60초 기계 간격 데이터(우수한 오류 검출을 용이하게 해줌)
실시간 기계 효율(에너지, 탄소 및 원가 동인)
서브-계량기 및 계량기 데이터
이용가능한 경우 조명
설정점
인프라는 문제의 식별, HVAC 시스템의 제어, 및 성능을 향상시키기 위해 계속적으로 커미셔닝하는 것을 용이하게 해준다. 인프라는 또한 부하 관리, 주요 시스템의 서브-계량, 예방 차원 유지 관리 기회의 식별 및 우선순위 부여, 및 건물이 사전 정의된 에너지-성능 파라미터 내에서 계속 동작하는지를 확인하는 것을 용이하게 해줄 것이다.
시스템은 이용가능한 공과금 청구서 및 TOU(time of use) 데이터를 분석할 수 있다. 시스템은 또한 시설의 설계 의도를 그 시설이 실제로 무엇을 하고 있는지와 비교하고, 표준 이하의 성능의 의심스런 원인과 개선책에 관해 회사에 조언하고 회사와 함께 작업할 수 있다. 시스템은 대부분의 "수정"을 회사와 협력하여 원격적으로 수행할 수 있고, 이를 다시 백본의 양방향 데이터 아키텍처를 통해 전송한다.
표 3 내지 표 7은 시스템(100)에 대한 시나리오 일례를 나타내고 있다.
| 시나리오 1: 시설 관리자 - 신호, 경보 및 경보를 관리함 | |
| 현재 능력 | 시스템(100) 이점 |
| 시스템 경보, 이벤트,온/냉 호출, 또는 건물의 성능에서의 부정적 변화에 대한 반응 모드에서 제어 시스템에서 설정점을 조정하기 위해 BMS 데이터를 이따금 본다. 냉각 장치에서의 "압력 높음" 경보를 진단하려고 수시간을 소비하고 수일 또는 어쩌면 수주 후에 냉각 장치가 실제로 오염된 코일을 가지는지 대 BMS에 의해 발행된 일반 "압력 높음" 경보를 판정하기위해 나중에 기술자를 부른다. |
스마트 건물 플랫폼에 로그인하고 (실시간으로) 그의 시설에서 일어나는 최상위 에너지 및 성능 문제를 검토한다. 실행가능한 항목이 사용자-정의 우선순위, 순위, 달러 비용 영향, 오류의 수 등에 의해 정렬된다. 시설 관리자는 냉각 장치 유형별로 대시보드를 정렬하고 BMS가 60%에서 정적 경보를 발생하기 수주, 어쩌면 수개월 전에 20%에서 발생된 동적 "코일 오염됨 경고"를 본다. |
| 시나리오 2: 기업 에너지 관리자 - 부동산 포트폴리오에 걸쳐 에너지를 추적함 | |
| 현재 능력 | 시스템(100) 이점 |
| 기업 관리자는 20개 건물의 포트폴리오에 걸쳐 회사의 에너지 및 탄소 감축 프로그램의 진행 상태를 추적할 필요가 있다(조명 반사, BMS 리커미셔닝, 새로운 장비 성능 등). 연결된 부동산 인프라, 매월 엑셀을 사용한 연체금에서의 수작업 공과금 청구서 분석 및 수작업 보고서 발생으로 제한되지 않음 | 에너지 관리자의 부동산 포트폴리오에 걸쳐 1분 간격으로 연속적인 실시간 성능 보고. 최고 에너지 사용량을 갖는 건물을 하이라이트하는 에너지 및 탄소 분석, 경향 관리, 및 포트폴리오 롤럽에서부터 개개의 건물까지 그리고 심지어 특정의 장비의 성능까지 드릴다운 기능. |
| 시나리오 3: 시설 관리자 - 연속적인 커미셔닝 | |
| 현재 능력 | 시스템(100) 이점 |
| 해당 없음 - 현재 BMS는 지원하지 않음 | 연중무휴로 1분 간격 데이터의 계속되는 스냅샷을 사용하여, 시스템의 에너지 모델은 건물에서의 스케줄 및 설정점 둘다의 연속적인 최적화를 전달한다. 에너지 모델은 계절별 설정점 변화 및 하루 종일의 점유율 변화를 전달한다(예컨대, 한랭 전선이 지역 내로 이동함에 따라 온도가 20도 하강하거나, 구름낀 아침부터 맑은 오후까지 자동화된 설정점/스케줄 변화가 필요함). |
| 시나리오 4: 유틸리티 회사/ISO - 스마트 도시/스마트 그리드와 인터페이스함 | |
| 현재 능력 | 시스템(100) 이점 |
| 해당 없음 - 현재의 BMS는 지원하지 않음 | 시스템 및 확립된 에너지 모델에서의 예측 능력은 건물 소유자가 수요 반응 프로그램과 상호작용하고 이점이 있는 한 그의 에너지 조달을 구조화하여, 보다 높은 피크 KWH 비용을 피한다. 진행 중인 DR 프로그램 및 인센티브를 이용하기 위해 진보된 부하 차단 전략이 구현된다. |
| 시나리오 5: 주임 기사 - 진보된 건물 성능 전략 | |
| 현재 능력 | 시스템(100) 이점 |
| 주임 기사는 가장 높은 에너지 영향을 갖는 문제에 기초하여 그의 작업부하에 우선순위를 부여하기 위해 건물 성능 전략을 확립하려고 시도한다. 이 분석을 수행할 방법이 없다는 것을 깨닫는다. | 전체 포트폴리오에 걸쳐 각각의 건물에서 가장 긴급한 오류별로 정렬된 실시간 대시보드를 전달한다. 각각의 기계의 규격으로부터 비용이 도출되고, 시스템의 분석 모델 및 데이터와 결합된다. |
앞서 살펴본 바와 같이, 시스템(100)은 Richards-Zeta Mediator 2500과 같은 중재기(1102)를 포함할 수 있다. 중재기(1102)는 하드웨어[예컨대, Richards-Zeta 중재기(1102), 다중-프로토콜 교환 장치] 및 소프트웨어[예컨대, Richards-Zeta 중재기(1102) 시스템 소프트웨어]를 비롯한 미들웨어 시스템을 구현할 수 있다. 따라서, 중재기 논리(1102)는 통상적으로 파일 시스템 오염을 야기하는 랜덤한 정전 이벤트에 대한 견고성을 위해 플래시 메모리 장치에 데이터를 저장하는 저널링 파일 시스템을 비롯한 가동 부품을 갖지 않는 내장된 장치로서 구현될 수 있다. 그에 부가하여, 중재기(1102)는 중재기가 그 자신의 무정전 전원 공급 장치 기능을 수행할 수 있게 해주는 배터리 관리 회로를 포함할 수 있다.
중재기(1102)는 네트워크 연결을 위한 다수의 10/100 Base T 이더넷 포트, 내부 모뎀에 연결하기 위한 RJ-11 포트, 콘솔 포트, RS-232 직렬 포트, 4개의 RS-485 직렬 포트(종단형/비종단형으로서 구성가능함), PDA와의 통신을 가능하게 해주는 IrDA 적외선 데이터 링크 포트, 펄스 카운터/주파수 카운터/디지털 입력, Dallas 1-Wire 포트, USB(universal serial bus) 포트, 0-60V, 1.0A AC/2.0A DC 출력을 갖는 고상 단극성의 정상 상태에서 개방된 릴레이(single pole normally open relay) 출력, 광절연된 또는 기타 인터페이스를 포함할 수 있다.
중재기(1102)는 고상 하드 드라이브로서 기능하는 512 MB 이상의 콤팩트 플래시 메모리 - 외부적으로 최대 2GB까지 확장가능함 -, 및 512 MB 이상의 SDRAM을 포함할 수 있다. 전원을 켠 후에, 중재기(1102) 프레임워크 소프트웨어 응용 프로그램은 플래시로부터 RAM으로 로드되고 RAM으로부터 실행된다. 메인 보드는 어떤 회로내 에뮬레이션 기능 및, EEPROM 칩을 제거하지 않고, 그 자신의 부트 로드 플래시(boot load flash)를 프로그램하는 기능을 제공하는 특별 헤더를 가진다.
중재기(1102)는 고객-제공 24 VAC 클래스 2 변압기(통상적으로 40 VA)에 의해 제공되는 24 VAC 전력으로 동작할 수 있고, 정전 및 고장에 대한 방어를 포함할 수 있다. 예를 들어, 중재기(1102)는 2개 또는 3개의 누락된 60-사이클 전원 사이클에 견디기에 충분한 용량을 갖는 대용량 커패시터를 포함할 수 있다. 그에 부가하여, 중재기(1102)는 선택적인 외부 겔 셀 또는 납축전지 배터리를 위한 설비를 포함할 수 있다. 배터리는 연속적으로 세류 충전될 수 있고, 온보드 UPS로서 사용되며, 따라서 시스템은 정전 또는 전력 손실의 경우에 계속 동작할 수 있다.
중재기(1102) 소프트웨어는 다음과 같은 것을 포함한다:
중재기(1102) 프레임워크 소프트웨어 응용 프로그램
중재기(1102) 운영 환경(MOE)
중재기(1102) 프레임워크 소프트웨어
중재기(1102) 프레임워크 소프트웨어는 중재기(1102) 시스템의 핵심 기능을 제공한다. 이것은 다음과 같은 것을 포함한다:
구성 데이터로부터 실행 중인 시스템을 조립하는 것
값을 가져오고 설정하는 것
원시 데이터를 처리하는 것
개별적인 서비스로부터의 데이터를 균일한 형식으로 제시하는 것
최종 사용자가 데이터를 쉽게 이용할 수 있게 해주는 것
데이터 로깅 및 HTTP 서비스와 같은 서비스를 제공하는 것
커스텀 시스템 구성을 위한 환경을 제공하는 것
커스텀 솔루션을 개발하는 환경을 제공하는 것
외부 부가 가치 응용 프로그램에 대한 REST 및 XML-RPC 기반 웹 서비스 둘다를 제공하는 것
중재기(1102) 프레임워크 소프트웨어는 강건한 객체 지향 응용 프로그램을 지원하는 오픈-소스 프로그래밍 언어인 Python으로 작성된다. 중재기(1102) 프레임워크 아키텍처의 한가지 특징은 동적 시스템 구성이다. 종래의 프로그램은 모놀리딕으로 설계되어 있으며, 이는 모든 가능한 현장 구성을 위해 필요한 모든 코드를 포함하고 있다는 것을 의미한다. 많은 프로그램이 특정의 현장에 적용가능하지 않을 수 있지만, 그럼에도 불구하고 로드되어 실행될 것이다. 동적 시스템 구성은 프레임워크가 특정의 현장 구성이 실제로 필요로 하는 프로그램 코드만을 포함하는 시스템을 조립하는 것을 용이하게 해준다.
중재기(1102) 프레임워크는 현장을 표현하는 시스템을 구축하는 데 바탕이 되는 구조를 제공한다. 중재기(1102)는 또한 구성 데이터로부터 시스템을 조립하는 기능을 제공한다. 중재기(1102)는 이어서 그 시스템이 실행되는 운영 환경을 제공한다. 그 결과, 중재기(1102)는 임의의 현장 구성이 소프트웨어로 표현되는 것을 용이하게 해준다. 그에 부가하여, 중재기(1102)는 기존의 시스템이, 종료되는 일 없이, 쉽고 빠르게 수정되거나 확장되는 것을 용이하게 해준다.
중재기(1102) 운영 환경(MOE) 시스템 소프트웨어는 Red Hat 2.4 계열 Linux 커널 및 Red Hat-파생 사용자 공간에 기초하고 있으며, 그로써 진정한 멀티-태스킹, 멀티-스레드, 가상 메모리, 공유 라이브러리, 요구 로딩, 공유 기록시 복사(copy-on-write) 실행 파일, 정교한 메모리 관리, 로드가능 장치 드라이버 모듈, 및 강건한 TCP/IP 네트워킹을 제공한다. MOE는 중재기(1102)가 다수의 서비스 및 프로토콜을 동시에 실행하고, 네트워크 환경에서 발생되는 에너지 사용량 삭감 신호와 같은 이벤트에 여전히 응답하는 것을 용이하게 해준다. 시스템 고장의 경우에, 중재기는 그의 고장전 구성에 따라 디스크 상의 데이터를 복원하는 그의 완전한 저널링 파일 시스템을 사용할 수 있다. 중재기는 또한 저장되지 않은 데이터를 복구하고 시스템이 고장나지 않았다면 있었을 위치에 이 데이터를 저장하며, 이는 절대적으로 필요한 응용 프로그램의 중요한 특징으로 된다.
중재기(1102)는 Linux 운영 체제에 내장된 Netfilter 패킷 필터링 서브시스템에 의해 방화벽 기능을 제공한다. SSH(Secure Shell) 프로토콜은 사용자가 네트워크를 통해 다른 컴퓨터에 안전하게 로그온하여 명령을 원격적으로 실행하고 기계들 사이에서 파일을 이동시킬 수 있게 해주는 프로토콜을 정의한다. 이는 인터넷과 같은 안전하지 않은 네트워크를 통해 강력한 인증 및 보안 통신을 제공한다. 중재기(1102)는 SSH 프로토콜 규격의 OpenSSH 구현을 사용한다. SSL(Secure Socket Layer, 보안 소켓 계층): 중재기(1102)에서 실행되는 운영 체제는 SSL(Secure Socket Layer)을 구현하도록 구성되어 있다. SSL은 웹 브라우저와 웹 서버 사이에서의 암호화된 데이터 전송을 가능하게 해주는 개방형 프로토콜이다. SSL은 공개 키 암호화 기술에 기초하고 있고, TCP/IP 연결에 데이터 암호화, 서버 인증, 메시지 무결성, 및 클라이언트 인증을 제공한다. IPSec: 중재기(1102)는 IPSec 프로토콜군의 한 구현인 FreeS/WAN을 사용할 수 있다. IPSec 프로토콜은 네트워크간 연결에서 보안을 제공한다. 이는 액세스 제어, 데이터 무결성, 인증, 및 기밀성을 제공하여, 인터넷과 같은 안전하지 않은 공중망을 통한 보안 사설 통신을 가능하게 해준다.
중재기(1102)는 다음과 같은 것의 로그를 유지할 수 있다:
모든 시스템 및 커널 메시지.
각각의 네트워크 연결, 그의 발신측 IP 주소, 길이, 및 시스템에 진입하려는 시도에 관한 기타 데이터.
원격 사용자 파일 요청.
반복된 인증 실패.
그에 부가하여, 중재기(1102)는 불법 진입이 시도될 때 경보를 발하는 것과 같은 사용자-지정 동작을 취하는 침입 검출 도구를 사용하여 구성될 수 있다.
Mediator™의 MOE는 다음과 같은 것을 포함하는 광범위한 네트워킹 기능을 지원한다:
HTTP, CGI, SSI, SSL(Secure Socket Layer) 및 HTTPS 프로토콜 지원을 갖는 통합된 웹 서버
SSH(Secure Shell) 및 SCP(Secure Copy)
통합된 IPSec(가상 사설 네트워킹) 기능
라우팅
패킷 필터 방화벽
패킷 로깅
침입 검출
QoS(Quality of Service, 서비스 품질)
NAT(Network Address Translation, 네트워크 주소 변환)
DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol, 동적 호스트 구성 프로토콜)
SNMP(Simple Network Management Protocol, 단순 네트워크 관리 프로토콜)
중재기(1102)는 엔터프라이즈 내에 배포된 다양한 자동화 시스템을 통합하는 데 사용될 수 있는 유연한 IP-기반 서비스 어레이를 제공한다. 이들 서비스는 다음과 같은 것(이들로 제한되지 않음)을 포함한다:
HTTP(AJAX): 온-보드 도구는 사용자가 동적으로 업데이트되고 다양한 장비를 표현하는 데 사용될 수 있는 커스텀 웹 페이지를 발생할 수 있게 해준다. 이것은 로컬 로그 데이터를 차트로 나타낼 수 있는 플래시-기반 위젯을 내장하는 기능을 포함한다.
XML-RPC: 대규모 엔터프라이즈는 통상적으로 커스텀 응용 프로그램에 대한 요구사항을 가진다. 중재기(1102)는 제3자 응용 프로그램과의 상호작용을 용이하게 해주는 개방형 XML-RPC 기반 API를 제공한다.
MeterMail Exporter: 중재기(1102)는 PML EEM 로그 전송 프로토콜 MeterMail을 지원한다. 이것은 각종의 계량기로부터의 정보가 이 응용 프로그램에 포함되는 것을 용이하게 해준다.
SNMP: IT 및 전화 통신에서 사용되는 단순 네트워크 관리 프로토콜
RSS: 경보/이벤트 정보가 RSS 신디케이션(RSS syndication)을 통해 구독될 수 있다.
FTP: 로그 정보가 주기적으로 FTP 서버로 전송될 수 있다.
SMTP: 경보 정보가 또한 SMTP를 통해 전달될 수 있다.
시스템은 건물 또는 건물 평면도 - 예를 들어, Google SketchUp에서 모델링되고, Google Warehouse로 가져오기되고, Google Earth(GE)를 통해 액세스됨 - 의 3-D 렌더링을 저장하고 발생할 수 있다. 커스터마이즈가능한 정보 오버레이와 결합된 부동산 포트폴리오의 지리 공간적으로 정확한 표현이 잠재적으로 건물 관리 인트라넷의 일부로서 시스템에서 구현될 수 있다.
시스템 솔루션은 많은 유틸리티 제공업자에 의해 제공되는 ADR(Automatic Demand Response)을 용이하게 해줄 수 있다. 예를 들어, Mediator™®는 보류 중인 ADR 이벤트가 있는지 PGE DRAS 서버 상에서 연중무휴로 리스닝한다. 중재기(1102)는 유틸리티 ADR 웹 서비스를 사용하여, 이 DR 신호를 중재기(1102) 상주 응용 프로그램 논리 및 정책에 통합하고 이어서 HVAC 및 조명과 같은 시설 레벨에서 건물 시스템을 재설정된 설정점 변화로 구동하며 선택된 조명 부하를 밝기 조절하고 및/또는 끈다. Mediator™®은 또한 M&V 및 ADR 결과를 PDF 로그 FTP를 통해 제공하거나 요청 시에 및/또는 온보드 구성으로 다른 방식으로 유틸리티로 전송된다.
시스템의 유지 관리 구성요소는 SQL 연결, CVS 추출, 온라인 보기, FTP 및 웹 서비스 방법(XML/SOAP)을 통해 개방형 아키텍처를 다른 응용 프로그램 및 시스템에 제공할 수 있다. 이것은 우선순위 부여된 분석 결과를 회사의 사업 규칙, 대시보드, 작업 순서 시스템, 또는 심지어 지불 제어를 위해 지불 시스템에 통합시키는 것을 용이하게 해준다 - 예를 들어, 기술자가 책임지고 있는 장비에서의 오류가 수정될 때까지 기술자 지불이 이루어지지 않을 수 있다 -. 이 플랫폼은 또한 그의 MPX 기능을 이용하기 위해 Mediator™®과 밀접하게 통합되어, 에너지, 건물, 시설 서비스, 자산 & IT 관리 응용 프로그램(CMMS, Archibus, MAXIMO®, SAP, Oracle 기타 등등)과의 통합을 가능하게 해준다.
중재기(1102)는 건물 자동화 산업에서 아주 널리 사용되는 주요 통신 프로토콜을 지원할 수 있지만, 다른 것들이 개발되고 구현될 수 있다.
이하는 중재기(1102)가 구현할 수 있는 건물 관리 프로토콜 및 드라이버의 목록이다.
| Modbus RTU Modbus TCP BACnet/이더넷 BACnet/lP Trane 독점 BACnet 객체 Barber Colman ASD 프로토콜 Trane TRMI Tracer 100 인터페이스 모듈 (COM3) Trane TRMS Tracer Summit 인터페이스 모듈. (COM4) Johnson Controls Metasys N1 Johnson Controls Metasys N2 Dallas 1-Wire PPP (Point-to-Point Protocol, 점대점 프로토콜) Andover 독점 Capstone 독점 Point Six 독점 Siemens 독점 Clipsal C-Bus |
반송파 데이터포트/데이터링크 CSI MR CSII-NET Staefa Smartl 및 Smartll YorkTalk McQuay Microtech #1/#2 Barrington Microstar I 및 Microstar II HSQ Misenet Field Interface Emulator DNP3 Crossbow 무선 센서 네트워크 및 motes Point Six 무선 호스트 프로토콜 LonTalk RZ Net Capstone Micro-turbine 프로토콜 Caterpillar CCM 프로토콜 일반 SOAP 호스트 ASI는 VAV, 팬 코일, 히트 펌프, AHU 및 ASIC 2 장치를 제어함 |
MEDIATOR™ OMEGA 연결 및 분석 도구
시스템(100)은 일생동안 경보를 관리하는 수단을 제공하는 완전한 웹-기반 경보 관리 시스템을 제공하는 이벤트 관리자를 포함할 수 있다. 구성된 클라우드 내의 모든 중재기(1102)는 모든 로컬적으로 식별된 경보 관련 이벤트를 서로에게 보고하며, 이는 여전히 시스템 전체에 걸친 일관된 뷰를 제시하는 기능을 가지는 분산형 고장 내성 경보 관리 시스템을 생성한다. 경보는 RSS, 이메일, SMS 및 유사한 메커니즘을 통해 다수의 당사자에게 전달될 수 있다.
보안 관리자는, 사용자 및 비밀번호를 시스템에 추가/그로부터 제거하는 것, 역할을 구성 및 할당하고 정책을 그 역할과 연관시키는 것을 비롯하여, 시스템에의 사용자 액세스를 제어하는 기능을 용이하게 해준다.
경향 관리자는 통합자가 로그를 플래시 그래픽에 추가, 구성하는 것을 용이하게 해주고, 따라서 최종 사용자가 데이터를 보고 이를 스프레드시트에 저장할 수 있다.
웹 스케줄러는 스케줄을 편집 및 유지하는 완전한 스케줄링 엔진이다.
웹 사이트 빌더는 통합자가 최종 사용자 응용 프로그램의 모양 및 느낌을 구성하는 것을 용이하게 해준다. 통합자는 이를 사용하여 페이지를 서로 링크시키고, 버튼, 드롭다운 메뉴 및 기타 그래픽 요소를 GUI에 생성하며, 색을 선택하고, 홈 페이지에 대한 그래픽, 비디오 및 기타 요소를 업로드하는 등을 할 수 있다.
웹 익스프레스는 통합자가 웹 페이지를 즉시 생성하는 것을 용이하게 해준다. 이는 중재기(1102)로부터의 정보 - 점 값, 로그 등 - 를 그래픽으로 디스플레이하는 위젯 및 기타 도구를 제공한다. 그에 부가하여, 중재기(1102)는 웹 페이지를 생성하는 데 사용될 수 있는 수천개의 이미지를 포함하는 온보드 이미지 라이브러리를 가진다.
구성 도구는 중재기(1102)를 시설 내의 장치, 장비 및 시스템과 통신하도록 구성하기 위해 통합자가 사용하는 도구이다.
노드 브라우저는 통합자에게 시설 내의 노드들의 그래픽 뷰를 제공한다.
Cisco IPT는 Cisco VoIP(voice-over-IP) 전화를 구성하는 도구이다. 이는 허가된 사용자가 전화를 통해 중재기(1102)와 통신하는 것 및 설정, 로그, 경보 및 Mediator™로부터의 기타 정보를 보고 변경하는 것을 용이하게 해준다. 중재기(1102)는 Web Point와 같은 엔터프라이즈 연결 시스템을 추가로 포함할 수 있다.
도 18은 시스템이 발생할 수 있는 보고 화면의 대시보드 스크린샷(1800)을 나타낸 것이다.
도 19는 시스템이 발생할 수 있는 분석 보고 화면(1900)의 대시보드 스크린샷을 나타낸 것이다.
도 20은 시스템이 발생할 수 있는 경향 보고 화면(2000)의 대시보드 스크린샷을 나타낸 것이다.
도 21은 시스템이 발생할 수 있는 과거 에너지 비교의 모니터링 보고 화면(2100)의 대시보드 스크린샷을 나타낸 것이다.
도 22는 시스템이 발생할 수 있는 실제 에너지 사용량 대 예산액의 모니터링 보고 화면(2200)의 대시보드 스크린샷을 나타낸 것이다.
도 23은 시스템이 발생할 수 있는 대화형 자동 오류 검출 및 진단의 모니터링 보고 화면(2300)의 대시보드 스크린샷을 나타낸 것이다.
도 24는 건물 장비 및 시스템의 동작에 관한, 특히 장비 성능을 중심으로 한 분석(2400)에 관한 보고를 비롯한, 각각의 건물 공간 내에서 쾌적, 효율 및 동작을 측정하고 최적화하는 샘플 보고 형식을 나타낸 것이다.
도 25는 건물 에너지 분석을 위한 시스템을 구현하는 특정의 기계(2500)의 일례를 나타낸 것이다. 기계(2500)는, 예를 들어, 네트워크 운영 센터(1106)의 전부 또는 일부를 구현할 수 있다. 기계(2500)는 프로세서(2502), 메모리(2504) 및 디스플레이(2506)를 포함하고 있다. 통신 인터페이스(2508)는 기계(2500)를 에너지 데이터 소스(2510) - 건물 센서, 유틸리티 회사 계량기, 날씨 센터, 중재기 장치 및 기타 데이터 소스 등 - 에 연결시킨다. 디스플레이(2506)는 보고서(2512) - 이상에서 또는 이하에서 기술되는 보고서 등 - 를, 로컬적으로 또는 원격적으로, 기계(2500)와 상호작용하는 조작자에게 제시할 수 있다.
기계(2500)는 또한 에너지 데이터베이스(2514)를 포함한다. 에너지 데이터베이스(2514)는 기계(2500)가 처리하는 임의의 데이터를 저장할 수 있다. 일례로서, 에너지 데이터베이스(2514)는 센서 샘플(2516)(예를 들어, 건물 에너지 소비 장치의 에너지 소비 또는 성능의 샘플), 에너지 메트릭(2518)(예를 들어, 선택적으로 에너지 KPI에 기초하여 측정된 또는 계산된 메트릭), 공과금 청구서 데이터(2520)(예를 들어, 단위 에너지당 비용, 소비된 에너지, 총 비용, 및 날짜), 날씨 데이터(2522)(예를 들어, 온도 범위, 날짜, 임의의 원하는 간격에서의 예상된 온도 또는 온도 변동), 또는 기계(2500)가 에너지 소비, 비용 또는 이력을 분석하는 데 도움을 주는 기타 데이터를 저장할 수 있다.
메모리(2504)는 프로세서(2502)에 의해 실행되는 프로그램 명령어 또는 기타 논리를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(2504)는 에너지 분석 프로그램(2524) 및 에너지 보고 프로그램(2526)을 저장할 수 있다. 에너지 분석 프로그램(2524)은 (예컨대, 건물 시스템에 대한 제어 추천을 생성하거나, 추가적인 연구 및 분석을 위한 데이터점을 식별하기 위해) 센서 샘플(2516) 또는 기타 에너지 데이터를 수집, 분석 및 다른 방식으로 처리할 수 있다. 에너지 보고 프로그램(2526)은, 도 18 내지 도 24와 관련하여 전술한 바와 같이 또는 이하에서 살펴보는 바와 같이, 대시보드, 차트, 그래프, 텍스트 디스플레이, 또는 기타 보고 정보를 포함하는 사용자 인터페이스를 발생할 수 있다.
기계(2500)는 에너지 데이터베이스(2514) 내의 에너지 데이터에 대해 (예컨대, 네트워크 운영 센터의 일부로서) 에너지 분석을 수행하여, 분석 결과를 생성할 수 있다. 이를 위해, 한 일례로서, 기계(2500)는 메모리(2504)에 [예를 들어, 에너지 분석 프로그램(2524)의 하나로서] 평형점 결정 논리(2528)를 포함할 수 있다. 평형점 결정 논리(2528)는 에너지 데이터에서 하나의 평형점 또는 다수의 평형점의 집합(예를 들어, 한쌍의 평형점)을 검색할 수 있다. 일 구현에서, 검색되는 에너지 데이터는, 분석 중인 건물 및 날씨 정보 센터 등으로부터, 날짜, 온도, 및 임의의 원하는 날짜 범위에 걸쳐 하나 이상의 에너지 데이터 소스로부터 획득되는 측정된 소비 데이터(2546)의 트리플이다.
평형점은 HDD(heating degree day, 난방도일) 및 CDD(cooling degree day, 냉방도일)의 수를 식별하는 데 도움을 주기 위해 HBP(Heating Balance Point)(2530) 및 CBP(Cooling Balance Point)(2532)를 포함할 수 있다. HBP(2530)는 그 이상이면 건물이 난방되지 않는 온도로서 해석될 수 있는 반면, CBP(2532)는 그 이하이면 건물이 냉방되지 않는 온도로서 해석될 수 있다. 한 모델에서, HBP(2530)와 CBP(2532) 사이에서 건물은 난방되지도 냉방되지도 않는다. 따라서, HBP(2530) 및 CBP(2532) 둘다를 식별하는 것은, 특히 난방 및 냉방 둘다에 대해 하나의 평형점을 찾는 것과 비교하여 또는 표준의 보통 부정확한 평형점(예컨대, 화씨 65도)을 가정하는 것과 비교하여, HDD와 CDD의 수의 카운트 정확도를 상당히 향상시킬 수 있다. HDD 및 CDD를 결정하는 데 있어서의 정확도의 증가는, 건물에 대한 날씨 부하의 보다 정확한 결정, 따라서 건물이 날씨 부하에 어떻게 반응하는지의 보다 정확한 회귀 모델을 획득하는 것과 같은, 이후의 기술적 분석에서 긍정적 효과를 가진다. 보다 정확한 회귀 모델은 이후의 분석에 기초하여 에너지 관리 전략이 구현될 때 달성되는 절감의 보다 정확한 측정 및 검증을 의미한다.
상세하게는, 평형점 결정 논리(2528)는 도 26에 도시된 논리(2600)를 구현할 수 있다. 논리(2600)는 (예컨대, 컴퓨터 구현 방법으로서) HBP(2530) 및 CBP(2532) 중 하나 또는 둘다를 결정하기 위해 프로세서(2502)에 대한 실행가능 명령어로서 구현될 수 있다. 평형점 결정 논리(2528)는, 일례로서, 이하에서 표:평형점 파라미터에 나타낸 것으르 포함하는 평형점 파라미터(2534)를 획득(2602)할 수 있다.
평형점 결정 논리(2528)는 조작자 입력으로부터, 메모리(2504)에 저장된 사전 정의된 파라미터로부터, 또는 다른 방식으로 평형점 파라미터(2534)를 획득할 수 있다. 검색 창 파라미터와 관련하여, 다른 대안으로서 평형점 결정 논리(2528)는 분석을 위해 획득된 에너지 데이터에 나타난 전체 온도 범위(또는 전체 범위의 어떤 사전 정의된 부분)에 걸쳐 HBP(2530) 및 CBP(2532)를 검색할 수 있다.
| 표: 평형점 파라미터 | |
| 파라미터 | 설명 |
| HBPMin | 난방 평형점에 대한 검색 창의 하측 단부(예를 들어, 화씨 또는 섭씨 도) |
| HBPMax | 난방 평형점에 대한 검색 창의 상측 단부(예를 들어, 화씨 또는 섭씨 도) |
| CBPMin | 냉방 평형점에 대한 검색 창의 하측 단부(예를 들어, 화씨 또는 섭씨 도) |
| CBPMax | 냉방 평형점에 대한 검색 창의 상측 단부(예를 들어, 화씨 또는 섭씨 도) |
| R2Min | 평형점 결정 논리(2528)가 HBP 또는 CBP의 검색에서 고려하게 될 최소 상관 계수값. 따라서, 이하에서 논의되는 분석에서 R2Min 미만의 R2 값은 폐기되거나 최적합 R2의 검색에서 고려되지 않을 수 있다. 다른 구현에서, 평형점 결정 논리(2528)는 HBP 및 CBP를 검색하는 데 어느 회귀 모델을 고려해야 하는지를 결정하기 위해 부가의 또는 상이한 통계 검정 또는 변수를 이용할 수 있다. 다른 대안으로서, 모든 R2 값이 고려될 수 있다. |
| 온도 델타 |
난방 평형점 검색 창 또는 냉방 평형점 검색 창을 통한 스텝의 수 또는 크기를 정의하는 온도 증가(HBP의 경우) 또는 감소(CBP의 경우). 예를 들어, 2도의 증가 및 3도의 감소, 또는 1도의 증가 및 감소. |
| 데이터 정제 파라미터 |
HBP 또는 CBP를 검색하기 전에 에너지 데이터에서 이상치 데이터점을 식별하고 제거하는 데 사용되는 파라미터. 예를 들어, 제거되어야 하는 온도 또는 에너지 소비에서의 이상치 데이터점을 정의하는 평균 온도 또는 평균 에너지 소비로부터의 표준 편차의 수(예를 들어, 1.5) |
평형점 결정 논리(2528)는 분석 중인 건물로부터 에너지 데이터를 획득(2604)한다. 일례로서, 에너지 데이터는 날짜, 온도, 및 각각의 날짜에 대한 에너지 소비(예컨대, kWh) 데이터를 포함할 수 있다. 에너지 데이터는 그 대신에 kBTU 소비량, 점유율, 풍속, 상대 습도, 또는 기타 에너지 데이터일 수 있다. 에너지 데이터는 임의의 원하는 기간(1년, 3개월, 또는 1개월 등)에 걸쳐 있을 수 있고, 임의의 원하는 간격으로(예를 들어, 매 15분, 30분, 60분, 또는 기타 간격으로) 수집될 수 있고, 주어진 날짜에 대한 에너지 데이터를 획득하기 위해 이 데이터에 대해 임의의 원하는 수학적 처리(예컨대, 데이터를 평균하는 것, 또는 이상치 데이터를 폐기하는 것)가 행해진다.
평형점 결정 논리(2528)는 선택적으로 분석 이전에 에너지 데이터를 정제(2606)한다. 예를 들어, 평형점 결정 논리(2528)는 주말 데이터점, 이상치 데이터점, 날짜 또는 에너지 소비 데이터에 오류가 있는 데이터점, 또는 기타 비대표적인 데이터점을 에너지 데이터로부터의 고려사항으로부터 제거할 수 있다. 이상치 데이터점은 평형점 파라미터로서 입력된 소정의 이상치 임계값(예컨대, 평균으로부터 2 표준 편차 떨어져 있음)을 넘는 데이터점일 수 있다. 보다 구체적으로는, 입력 데이터의 평균 및 표준 편차(예컨대, 유효하지 않은 날짜 및 에너지 데이터를 갖는 데이터가 폐기된 후의 평일의 평균)를 구함으로써 이상치 데이터점이 결정될 수 있고, 이어서 평균으로부터 표준 편차의 소정의 또는 조작자 지정 배수 이상만큼 떨어져 있는 데이터점을 제거할 수 있다.
입력 에너지 데이터가 주어진 경우, 평형점 결정 논리(2528)는 평형점 집합을 결정하기 위해 분석(예컨대, 회귀 분석)을 수행한다. 평형점 집합은, 일례로서, HBP(2530) 및 CBP(2532)를 포함할 수 있다. 한 예시적인 분석이 도 26을 계속 참조하여 이하에 기술되어 있다. 이하에 주어진 일례에서, 평형점 결정 논리(2528)는 R2 값을 결정하기 위해 회귀 분석을 사용한다. 그렇지만, 주목할 점은, 평형점 결정 논리(2528)가 HBP(2530) 및 CBP(2532)를 찾기 위해 그의 에너지 데이터 검색에서 부가의 또는 상이한 통계 테스트 또는 변수를 적용할 수 있다는 것이다.
상세하게는, 평형점 결정 논리(2528)는 온도에 따라 (예컨대, 오름차순으로) 에너지 데이터를 정렬한다(2608). HBP(2530)를 찾기 위한 분석 경계는 처음에 HBPMin로 설정된다(2610). 최저 온도로부터 시작하여 HBPMin에 대응하는 데이터점까지의 모든 데이터점에 대해, 평형점 결정 논리(2528)는 그 데이터점 집합에 대한 온도와 에너지 소비 사이의 상관 계수의 제곱 R2를 결정한다(2612). 평형점 결정 논리(2528)는, 일반적으로, 'n'개의 독립 변수와 하나의 종속 변수를 갖는 최소자승법을 사용하여 선형 회귀를 수행함으로써 상관 계수를 결정할 수 있다. 평형점 결정 논리(2528)는 이어서 분석 경계를 (예컨대, 1도씩 또는 다른 사전 정의된 온도 델타만큼) 증가시키고, HBPMax가 아직 초과되지 않은 경우, 평형점 결정 논리(2528)는 최저 온도부터 증가된 분석 경계까지의 모든 데이터점에 대해 온도와 에너지 소비 사이의 상관 계수의 제곱 R2를 결정한다. 이러한 방식으로, 평형점 결정 논리(2528)는, 증가된 분석 경계가 HBPMax에 도달할 때까지, 증가된 분석 경계까지 뻗어 있는 새로운 데이터점 집합에 대해 그 다음 R2를 결정하기 위해 반복하여 (2612)로 되돌아간다. 평형점 결정 논리(2528)는 분석 동안에 결정된 R2 값의 일부 또는 전부를 저장하거나, 디스플레이하거나, 분석하거나, 도표로 표시하거나, 다른 방식으로 조작할 수 있다. 평형점 결정 논리(2528)가 HBPMin과 HBPMax 사이의 창에 걸쳐 각각의 증분 델타에서 R2 값을 결정하였으면, 평형점 결정 논리(2528)는 최적합 R2가 달성되는 - 예컨대 최대 R2 값에 의해 결정되는 - 온도를 결정한다(2616). 그 온도가 HBP(2530)로 지정된다.
CBP(2532)와 관련하여, 평형점 결정 논리는 감소하는 온도에 따라 에너지 데이터를 정렬하고(2617), 새로운 분석 경계를 CBPMax로 설정한다(2618). 최고 온도로부터 시작하여 CBPMax에 대응하는 데이터점까지의 데이터점에 대해, 평형점 결정 논리(2528)는 그 데이터점 집합에 대한 온도와 에너지 소비 사이의 상관 계수의 제곱 R2를 결정한다(2620). 평형점 결정 논리(2528)는 이어서 분석 경계를 (예컨대, 1도씩 또는 다른 사전 정의된 온도 델타만큼) 감소시키고, CBPMin에 아직 도달되지 않은 경우, 평형점 결정 논리(2528)는 최고 온도부터 감소된 분석 경계까지의 모든 데이터점에 대해 온도와 에너지 소비 사이의 상관 계수의 제곱 R2를 결정한다. 이러한 방식으로, 평형점 결정 논리(2528)는, 감소된 분석 경계가 CBPMin에 도달할 때까지, 감소된 분석 경계까지 뻗어 있는 새로운 데이터점 집합에 대해 그 다음 R2를 결정하기 위해 반복하여 (2620)으로 되돌아간다. 평형점 결정 논리(2528)는 분석 동안에 결정된 R2 값의 일부 또는 전부를 저장하거나, 디스플레이하거나, 분석하거나, 도표로 표시하거나, 다른 방식으로 조작할 수 있다. 평형점 결정 논리(2528)가 CBPMax와 CBPMin 사이의 창에 걸쳐 각각의 감소 델타에서 R2 값을 결정하였으면, 평형점 결정 논리(2528)는 최적합 R2가 달성되는 - 예컨대 최대 R2 값에 의해 결정되는 - 온도를 결정한다(2624). 그 온도가 CBP(2530)로 지정된다. HBP 및 CBP가 디스플레이되거나, 저장되거나,, 다른 방식으로 조작될 수 있다(2626).
상기한 평형점 파라미터를 획득하는 것은 특정의 창에서 평형점을 검색하는 것에 집중하는 데 도움이 된다. 그 결과, 평형점의 검색이 보다 빠르고 보다 효율적으로 된다. 그렇지만, 모든 데이터점의 전수적인 검색이 여전히 수행될 수 있고, 이와 관련하여, 평형점 결정 논리(2528)는 그의 분석을 수행하기 전에 특정의 평형점 검색 창 파라미터를 획득할 필요가 없다.
평형점 결정 논리(2528)가 HBP(2530) 및 CBP(2532)를 획득하면, 기계(2500)는 많은 상이한 유형의 분석 및 보고에서 HBP(2530) 및 CBP(2532)를 적용할 수 있다. 예를 들어, M&V(measurement and verification) 논리(2548)[또는 평형점 결정 논리(2528)]는 HDD 및 CDD의 수를 계산하거나, 분석 도표를 디스플레이(2506) 상에 제시하거나, 기타 동작을 취할 수 있다. 예를 들어, M&V 논리(2548)는 CBPMin부터 CBPMax까지를 대응하는 R2를 사용하여 도표로 나타내거나, HBPMin부터 HBPMax까지를 대응하는 R2를 사용하여 도표로 나타내거나, 임의의 날이 CDD 테스트 - CDD에 대해 영이 아닌 것을 반환하는 Min(그 날에 기록된 온도 - CBP, 0) - 에 따라 CDD였는지를 판정하거나, 임의의 날이 HDD 테스트 - HDD에 대해 영이 아닌 것을 반환하는 Min(HBP - 그 날에 기록된 온도, 0) - 에 따라 HDD였는지를 판정하거나, 각각의 데이터점(행)에 대한 날짜 필드로부터 월을 추출하고 각각의 월에 속하는 데이터 집합 내의 kWh 소비량, kBTU 소비량, CDD, HDD 및 날의 수를 합하며 월별 수치를 저장 또는 디스플레이하거나, 월별 CDD 및 HDD에 대해, 로그 CDD, 로그 HDD, CDD2, HDD2를 계산하고 각각의 월에 대한 값을 저장 또는 디스플레이하거나, 각각의 월에 대해, 평균 점유율, 상대 습도, 풍속, 전일사량(Global Solar Radiation)을 계산하고 각각의 월에 대한 이들을 저장 또는 디스플레이하거나, 다른 분석 결과를 출력할 수 있다.
M&V 논리(2548)는, 일례로서, CDD 또는 HDD, HBP(2530) 또는 CBP(2532), 또는 기타 파라미터의 수가 주어진 경우, 회귀 분석의 결과를 정의, 실행 및 디스플레이할 수 있다. 이를 위해, M&V 논리(2548)는 [예컨대, 조작자 입력으로부터 또는 메모리(2504) 내의 사전 정의된 파라미터로부터] M&V 파라미터(2550)를 획득할 수 있다. M&V 파라미터(2550)는, 일례로서, 회사 이름, 건물 이름, (선택적으로) 고유 빌딩 식별자, 분석 시작 날짜, 분석 종료 날짜, 또는 기타 파라미터를 포함할 수 있다. 부가의 M&V 파라미터(2550)는 회귀 분석에서 사용되는 사용자-지정 독립 변수 - CDD, HDD, 일수, CDD2, HDD2, 로그 CDD, 로그 HDD, 점유율, 상대 습도, 풍속, 및 전일사량 -, 및 회귀 분석에서 사용되는 사용자-지정 종속 변수 - kWh 소비량, kBTU(즉, 천연 가스) 소비량 - 를 포함할 수 있다. M&V 파라미터(2550)를 사용하여, M&V 논리(2548)는 사용자-지정 회귀 분석을 계산하거나, 저장하거나, 디스플레이하거나, 다른 방식으로 수행할 수 있다. 상세하게는, M&V 논리(2548)는 M&V 파라미터(2550)에 지정된 'n'개의 독립 변수를 결정하고, 'i'=1부터 n까지, 한번에 변수들 중 'i'를 취하고, Y개의 변수를 독립 변수로 사용하고 kWh(또는 kBTU, 또는 선택된 다른 에너지 측정치)를 종속 변수로서 사용함으로써, 회귀 모델을 생성할 수 있다. 생성된 각각의 회귀 모델은 선택된 모든 'n'개의 독립 변수의 조합(부분집합)을 사용할 수 있다. M&V 논리(2548)는 종속 변수 및 독립 변수에 대한 데이터(예를 들어, 월간, 주간, 또는 일간 데이터)에 기초하여 회귀를 실행하고, R2 값, (예컨대, F-테스트로부터의) 유의성 F 또는 임의의 다른 변수 또는 테스트 결과와, Y개의 독립 변수 각각에 대한 대응하는 절편 및 계수 값을 결정하고 저장할 수 있다.
M&V 논리(2548)는, 원하는 경우, 선택된 각각의 독립 변수에 대해, 회귀 분석에서의 특정의 변수 쌍을 허용하지 않을 수 있다(예를 들어, 동일한 변수의 변환이 동일한 회귀 모델에서 함께 선택되지 않을 수 있다). 일례로서:
CDD 및 CDD2가 함께 허용되지 않을 수 있고,
CDD 및 로그 CDD가 함께 허용되지 않을 수 있으며,
로그 CDD 및 CDD2가 함께 허용되지 않을 수 있고,
HDD 및 HDD2가 함께 허용되지 않을 수 있으며,
HDD 및 로그 HDD가 함께 허용되지 않을 수 있고,
로그 HDD 및 HDD2가 함께 허용되지 않을 수 있다.
'i'=1 내지 n에 대한 회귀 출력의 조합이 발생되고 저장되면, M&V 논리(2548)는 (예컨대, R2를 감소시킴으로써) 회귀에 대해 R2개의 값을 정렬하고 최상위 결과(예를 들어, 최상위 1, 2 또는 3개의 결과)를 디스플레이(2506) 상에 출력할 수 있다. 각각의 결과는, 예를 들어, 최상위 회귀 결과에서 각각의 독립 변수에 대한 R2, 유의성 F, 절편 및 계수를 보고할 수 있다. 그에 부가하여, M&V 논리(2548)는 최상위 회귀 결과 각각에 대한 회귀 방정식을 생성하기 위해 각각의 독립 변수에 대한 절편 및 계수를 사용할 수 있다.
상기한 것들에 부가하여, M&V 논리(2548)는 디스플레이(2506)에 출력으로서 아주 다양한 분석 결과를 발생할 수 있다. 일례들이 이하에 주어져 있다. 처음 2개의 일례와 관련하여, M&V 논리(2548)는 평형점 결정 논리(2528)로부터 획득된 정보를 사용하여 디스플레이를 발생할 수 있다. 다른 대안으로서 또는 그에 부가하여, 평형점 결정 논리(2528)는, 평형점을 찾기 위해, 그의 분석에서 획득하는 정보를 사용하여 기술되는 차트를 디스플레이할 수 있다.
1) X 축에서 HBPMin부터 HBPMax까지 변하는 온도 및 Y 축에서 각각의 온도에 대응하는 R2(온도 및 kWh에 대한 상관의 제곱)를 보여주는 라인 차트,
2) X 축에서 CBPMin부터 CBPMax까지 변하는 온도 및 Y 축에서 각각의 온도에 대응하는 R2(온도 및 kWh에 대한 상관의 제곱)를 보여주는 라인 차트,
3) 상기 2개의 차트를 발생하는 데 사용되는 기본 데이터를 포함하는 테이블,
4) 임의의 원하는 형식(예컨대, mm/yyyy)으로 된 연월, kWh 소비량, kBTU 소비량, 월별 CDD, 월별 HDD, 월별 CDD2, 로그 CDD, 로그 HDD, HDD2, 월별 평균 점유율, 월별 평균 상대 습도, 월별 평균 풍속, 월별 평균 전일사량, 또는 기타 변수를 보여주는 테이블, 및
5) 최상위 회귀 출력 - 각각의 회귀 출력의 각각의 독립 변수에 대한 R2, 유의성 F, 회귀 방정식, 절편 및 계수를 포함함 - 의 요약을 보여주는 테이블.
기계(2500)는 그에 부가하여 또는 다른 대안으로서 [예컨대, 에너지 분석 프로그램(2524)의 하나로서] 비교 논리(2544)를 포함할 수 있다. 비교 논리(2544)는, 프로세서(2502)에 의해 실행될 때, 프로세서(2502)로 하여금, 예를 들어, kWh(kilowatt hour) 소비량 및 예외 순위 분석을 수행하게 하는 명령어를 포함할 수 있다. 비교 논리(2544)로부터 얻어지는 비교 분석(2700)의 한 일례가 도 27에 도시되어 있다. 비교 분석(2700)은 분석 중인 특정의 건물에 대해 전일에 걸쳐 30분 간격으로 계속되지만, 비교 논리(2544)는 보다 짧은 또는 보다 긴 기간에 걸쳐 상이한 간격으로 분석을 수행할 수 있다. 게다가, (예컨대, 건물에 대해 과거의 에너지 소비 데이터를 비교하기 위해) 하나의 건물에 대해, 또는 (예컨대, 분석 중인 건물을 상이한 관리 건물과 비교하기 위해) 다수의 건물에 대해 비교가 행해질 수 있다. 그에 부가하여, 각각이 이하에 기술되는 관리 건물 데이터를 (예컨대, 평균에 의해 또는 다른 통계 처리에 따라) 정의하는 에너지 데이터에 기여하는 다수의 건물이 관리 건물 그룹 내에 있을 수 있다.
비교 논리(2544)는 관리 건물 데이터(2702)를 사용자-정의 표준(2704)과 비교할 수 있다. 도 27에 나타낸 일례에서, 관리 건물 데이터(2702)는 7월 중의 상이한 15일에 걸쳐 30분 간격으로 측정되는 일일 평균 kWh 소비량이고, 사용자-정의 데이터(2704)는 분석 중인 특정의 건물에 대해 2009년 1월에 걸쳐 30분 간격의 일일 평균 kWh 소비량이다. 관리 건물 데이터(2702) 및 사용자 정의 데이터(2704)는 임의의 다른 시간 구간, 기간에 걸친 데이터점일 수 있거나, 임의의 수의 상이한 건물로부터 또는 동일한 건물로부터 획득될 수 있다. 게다가, 관리 건물 데이터(2702), 사용자-정의 데이터(2704), 또는 둘다는 원하는 또는 예상된 건물 성능 레벨을 포착할 수 있거나, 하나 이상의 건물로부터의 실제로 측정된 그리고 선택적으로 통계 처리된(예컨대, 평균된) 소비량 데이터를 나타낼 수 있거나, 자동으로 획득되거나 조작자에 의해 입력된 다른 데이터를 나타낼 수 있다. 따라서, 다른 일례로서, 관리 건물 데이터(2702)는 비교를 위한 기준을 제공하는 30분 간격의 개별 조작자 지정 데이터점일 수 있다. 관리 건물 데이터(2702) 및 사용자-정의 데이터(2704)의 구성은 폭넓게 변할 수 있고, 일례로서, 선택적으로 공휴일을 제외한 사전 정의된 기간(예컨대, 1주, 3개월, 또는 1년)에 걸쳐 평일에 임의의 원하는 구간에서의 평균 소비량 및/또는 이상치 데이터점, 사전 정의된 기간에 걸쳐 평일에 임의의 원하는 구간에서의 평균 소비량, 사전 정의된 기간에 걸쳐 공휴일에 임의의 원하는 구간에서의 평균 소비량, 또는 기타 소비량 데이터가 있다.
도 27에 도시된 일례의 경우, 비교 논리(2544)는 kWh 단위로 측정된 에너지 소비와 관련하여 비교를 수행한다. 그렇지만, 세제곱 피트의 천연 가스 소비량, 갤런의 사용된 물, 또는 다른 유형의 에너지 또는 자원의 측정치 등의 다른 에너지 측정치가 사용될 수 있다.
비교 논리(2544)는 예외(2706)를 결정하고 디스플레이할 수 있다. 예외(2706)는 추가의 검토 또는 분석을 위해 소비 데이터에서의 주목할 만한 변동을 식별할 수 있다. 도 27은 16개 예외 순위(2708)가 정의되는 일례를 나타낸 것이다. 특정의 일례로서, 예외(2710)는 순위 3 예외를 나타내고, 예외(2712)는 순위 4 예외를 나타낸다. 비교 논리(2544)는 임의의 원하는 시간 간격으로 - 1초마다, 1분마다, 15분마다 또는 30분마다 - 예외를 결정하기 위해 건물 관리 데이터(2702), 사용자 정의 데이터(2704) 또는 둘다를 분석할 수 있다.
비교 논리(2544)는 많은 상이한 방식으로 임의의 구간에 대한 예외 순위를 결정할 수 있다. 예를 들어, 예외 순위는 사용자 정의 데이터(2704)에 적용될 수 있고, 예외 순위는 사용자 정의 데이터(2704)의 표준 편차에 기초하여 할당된다(예를 들어, 각각의 구간에서 결정됨). 이하의 테이블: 예외 순위는 사용자 정의 데이터(2704)의 표준 편차의 창에 따른 한 예시적인 정의를 나타내고 있다. 비교 논리(2544)는 부가의, 보다 적은 수의, 또는 상이한 표준 편차 창에 따라 또는 통계 기준을 하나 이상의 예외 순위에 매핑하는 관심의 임의의 다른 통계 기준을 사용하여, 부가의, 보다 적은 수의, 또는 상이한 예외 순위를 결정할 수 있다.
| 표: 예외 순위 | |||||
| 순위 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 평균으로부터의 표준 편차 | -1 내지 +1 | -1 내지 -1.5 및 1 내지 1.5 | -1.5 내지 -2 및 1.5 내지 2 | -2 내지 -2.5 및 2 내지 2.5 | -2.5 내지 -3 및 2.5 내지 3 |
보다 구체적으로는 비교 논리(2544)는 건물 관리 데이터(2702)에서의 각각의 구간(예컨대, 주어진 날의 오전 3시와 오전 3시 30분 사이의 구간)에 대한 에너지 데이터의 평균(제어 평균) 및 표준 편차(제어 표준 편차)를 결정할 수 있다. 비교 논리(2544)는 또한 사용자 정의 데이터(2704)에서의 각각의 유사한 구간에 대한 데이터의 평균(사용자-정의 평균)을 결정한다. 비교 논리(2544)는 이어서 동일한 구간에 대한 건물 관리 데이터(2702)로부터 결정된 제어 표준 편차 내에서 사용자 정의 평균이 어디에 속하는지에 따라 사용자 정의 데이터(2704)에서의 각각의 구간에 대한 사용자 정의 데이터 평균에 예외 순위를 할당한다. 예를 들어, 도 27에서, 오전 3시 30분에서, 비교 논리(2544)는 4의 예외 순위를 결정하는데, 그 이유는 평균 소비량(7082.58 kWh)이 동일한 구간에서 건물 관리 데이터(2702)에서 평균 소비량(7267.40)으로부터 -2 표준 편차와 -2.5 표준 편차 사이에 있기 때문이다. 오후 3시 30분에서, 3의 예외 순위가 적용되는데, 그 이유는 사용자 정의 데이터(2704)의 평균 소비량(7526.81 kWh)이 동일한 구간에서 건물 관리 데이터(2702)에서 평균 소비량(8064.87)으로부터 -1.5 표준 편차와 -2 표준 편차 사이에 있기 때문이다.
이하의 표: 비교 데이터는, 비교 분석(2700)에 대해, 표: 예외 순위에 따라 결정되는 결정된 예외 순위를 비롯하여, 관리 건물 데이터(2702) 및 사용자-지정 데이터(2704)에 대해 30분 간격으로 분석 데이터를 나타내고 있다.
| 표: 비교 데이터 |
| 시간 슬롯별 제어 범위 평균 | 시간 슬롯별 사용자 정의 범위 평균 | 시간 슬롯별 예외 순위 | 차이 |
도 28은, 예컨대, 프로세서 실행가능 명령어로서(즉, 컴퓨터 구현 방법으로서) 비교 논리(2544)가 구현할 수 있는 논리를 나타낸 것이다. 비교 논리(2544)는 회사 이름, 건물 및 회사 위치, (선택적으로) 고유 건물 식별자, 또는 기타 데이터와 같은 배경 정보를 획득한다(2802). 비교 논리(2544)는 임의의 원하는 간격으로(예를 들어, 매 30분마다) 전체 사용 시간 소비 데이터를 수집한다(2804). 조작자는 예외 순위 분석을 위한 날짜 범위(2806) 및 제어 범위를 위한 날짜 범위(2808)를 지정할 수 있다. 예를 들어, 조작자는 2006년의 특정의 월을 제어 범위로서 지정하고, 2010년의 특정의 월을 예외 순위 분석을 위한 날짜 범위로서 지정할 수 있다. 선택적으로, 조작자는 제어 범위 또는 예외 순위 분석 범위에 대한 소비 데이터를 직접 지정할 수 있다.
비교 논리(2544)는 예외 순위 정의를 획득하거나 설정한다(2810). 예외 순위 정의의 일례가 표: 예외 순위에 나타내어져 있지만, 이 정의는 임의의 원하는 통계 파라미터를 고려하기 위해 구현 시에 폭넓게 변화될 수 있다. 비교 논리(2544)는 선택적으로 입력 소비 데이터 중 임의의 데이터를 정제한다(2812). 이를 위해, 비교 논리(2544)는 소비 데이터가 이용가능하지 않은, 오류있는 데이터가 존재하는, 또는 소비 데이터가 이례적인(예컨대, 사전 정의된 임계값 이상 만큼 평균 소비 데이터를 초과하는) 데이터 행을 제거할 수 있다.
예외 분석이 전체 데이터의 모든 데이터, 평일, 주말, 공휴일, 또는 임의의 다른 부분집합에 대해 실행될 수 있다. 따라서, 비교 논리(2544)는 전체 데이터에서 평일, 주말, 공휴일, 또는 다른 특정의 날의 수를 식별하고 결정한다(2814). 이와 유사하게, 비교 논리(2544)는 각각의 월에서 평일, 주말, 공휴일, 및 모든 날에 대해 각각의 간격으로 전체 및 월별 평균 소비 데이터를 결정한다(2816).
제어 범위 내의 각각의 간격에 대해(예를 들어, 매일, 매 30분마다), 비교 논리(2544)는 그 간격에 대한 데이터의 평균 및 표준 편차를 결정한다(2818). 이와 유사하게, 비교 논리(2544)는 예외 순위 분석에 대한 사용자 정의 데이터 범위 내의 각각의 구간에서의 평균 소비량을 결정한다(2820). 예외 순위 정의를 참조하여, 비교 논리(2544)는 제어 범위 내의 대응하는 구간으로부터 결정된 평균 및 표준 편차를 참조하여 사용자 정의 데이터 범위로부터의 평균 소비량을 사용하여 각각의 구간에 대한 예외 순위를 할당한다(2822). 비교 논리(2544)는 얻어지는 비교 분석(2700)을 발생하여 디스플레이할 수 있다(2824). 도 27이 일일 소비량의 분석을 30분 간격으로 나타내고 있지만, 비교 논리(2544)는 다른 간격으로(예를 들어, 1개월에 걸쳐 하루 간격으로, 또는 1년에 걸쳐 하루 간격으로) 다른 시간 창을 분석할 수 있다.
그렇지만, 전술한 방식과 다른 방식으로 예외 순위가 결정될 수 있다. 다른 일례로서, 비교 논리(2544)는 관리 건물 데이터(2702)와 사용자 정의 데이터(2704) 사이의 소비량의 차이의 크기에 따라 예외 순위를 결정할 수 있고, 개개의 임계값 또는 범위는 어느 차이 크기가 어느 예외 순위에 매핑되는지를 결정하도록 정의된다. 게다가, 비교 분석(2700)에서 차이를 시각화하는 것에 도움을 주기 위해 차이가 음영 처리되거나 다른 방식으로 하이라이트될 수 있다.
기계(2500)는 건물이 얼마나 잘 동작하고 있는지의 순위를 매기거나 평가하기 위해 비교 분석(2700)을 이용할 수 있다. 순위가 디스플레이(2506) 상에 분석 결과로서 출력될 수 있다. 예를 들어, 사전 정의된 예외 순위보다 높은 예외를 임계값 개수(또는 예외 순위의 어떤 다른 함수) 이상으로 갖는 건물이 플래깅되고 그의 에너지 소비와 관련하여 특별한 주의를 필요로 하는 건물로서 디스플레이될 수 있다. 이를 위해, 비교 논리(2544)는 건물이 얼마나 잘 동작하고 있는지를 판정하기 위해 비교 분석(2700)에 기초하여 임의의 원하는 순위 지정 규칙을 구현할 수 있고, 그에 응답하여, 예를 들어, 건물 관리자에 통지하거나, 디스플레이(2506) 상에 통지 또는 경고 메시지를 출력하거나, 규칙이 발생될 때 다른 조치를 취하는 것에 의해, 조치를 취할 수 있다.
그에 부가하여, 기계(2500)는 건물 레벨 경고를 구현할 수 있다. 경고가 경고 규칙(2536)을 사용하여 메모리(2504)에 정의될 수 있다. 도 29에 나타낸 경고 논리(2538)는 임의의 원하는 간격으로 실행될 수 있다. 경고 논리(2538)는, 프로세서(2502)에 의해 실행될 때, 경고 규칙(2536)을 판독하고(2902) 에너지 데이터베이스(2514)로부터 에너지 데이터를 판독하는(2904) 명령어를 포함할 수 있다. 명령어는 또한 임의의 에너지 데이터에 기초하여 임의의 경고 규칙(2536)이 발생되어야 하는지를 판정하기 위해 경고 규칙(2536)을 처리할 수 있다(2906). 그러한 경우, 경고 논리(2538)는 경고 규칙에 기초하여 분석 결과를 결정하고(2908), 분석 결과를 디스플레이한다(2910). 이와 관련하여, 기계(2500)는 메시지를 출력하거나, 임의의 원하는 표식을 디스플레이하거나, 각각의 경고 규칙(2536)에 정의된 바와 같이, 경고 규칙이 발생될 때 임의의 다른 사전 정의된 조치를 취할 수 있다. 게다가, 경고 규칙(2536)이 분석 결과를 지정할 수 있거나(예를 들어, 경고 메시지를 디스플레이할 수 있거나), 분석 결과가 (예컨대, 메시지를 발생하여 조작자에게 전송하는 임의의 규칙에 대해) 사전 결정될 수 있거나, 분석 결과가 다른 방식으로 결정될 수 있다. 경고 규칙(2536)은 구현 시에 폭넓게 변화될 수 있고, kWh 소비량, 온도, 시간, 날짜, 평형점 또는 기타 변수와 같은 건물 또는 임의의 다른 소스로부터 획득된 변수들 중 임의의 변수를 고려할 수 있다. 경고 규칙(2536)의 일례가 이하의 표: 경고에 나타내어져 있다.
| 표: 경고 | |||
| 경고 카테고리 |
경고 이름 | 경고 규칙 | 설명 |
| 수요 킬로와트 (kw) |
1. 수요가 피크 임계값을 초과함 | 건물 kw 수요가 임의의 원하는 간격으로 사용자 정의 kw 임계값에 대해 비교됨 | 일례: kw 수요가 500 kw 초과에 도달하는 경우, 경고를 발행함 |
| 2. 수요가 과거 임계값(정규화되지 않음)을 초과함 | 건물 kw 수요가 연속적으로 또는 임의의 원하는 간격으로(예를 들어, 매일, 매월)건물에 대한 과거 수요에 대해 비교됨. 분석 결과: 건물 운영자에게 경고 메시지를 전송함 |
일례: 일일 kw 수요가 이전 년도의 동일한 날과 비교됨. 수요가 과거 수요보다 사전 선택된 임계값만큼 많거나 적은 경우 경고를 발행함 | |
| 3. 수요가 기준 임계값(정규화됨)을 초과함 | 건물 kw 수요가 연속적으로 또는 임의의 원하는 간격으로(예를 들어, 매일, 매월) 과거의 기준 회귀 모델에 대해 비교됨 | 일례: 일일 kw 수요가 동일한 또는 유사한 날과 비교됨(HDD, CDD, 습도, 점유율, 또는 기타 변수와 같은 변수에 대해 임의의 원하는 회귀에 의해 정의됨) | |
| 4. 수요의 상당한 변화(증가 또는 감소) | 건물 kw 수요가 사전 정의된 임계값을 초과하는 위로의 또는 아래로의 변화가 있는지 연속적으로 또는 임의의 원하는 간격으로 모니터링됨 | 일례: 수요가 오전 10시의 700kw에서 10시 15분(그 다음 구간)의 500kw로 됨. 이것은 수요/반응 이벤트의 결과이거나 장비 또는 거동 변화에서의 어떤 문제의 결과일 수 있음 | |
| 5. 수요가 비슷한 건물 임계값을 초과함 | 건물 kw 수요가 연속적으로 또는 임의의 원하는 간격으로 사용자 정의 비슷한/유사한 건물에 대해 비교됨 | 일례: 건물 1 수요가 건물 7 kw 수요를 초과함(건물 7이 다른 건물과 비교되는 기준 또는 관리 건물임) | |
| 소비(kwh) |
1. 소비가 과거 임계값(정규화되지 않음)을 초과함 | 건물 kwh 소비가 임의의 원하는 간격으로(예를 들어, 매시간, 매일, 매월) 과거의 소비에 대해 비교됨. | 일례: 일일 kwh 소비가 이전 년도의 동일한 날과 비교됨. 소비가 과거 소비보다 사전 선택된 임계값만큼 많거나 적은 경우 경고를 발행함 |
| 2. 소비가 기준 임계값(정규화됨)을 초과함 | 건물 kwh 소비가 임의의 원하는 간격으로(예를 들어, 매일, 매월) 과거 기준 회귀 모델에 대해 비교됨 | 일례: 일일 kwh 소비가 동일한 또는 유사한 날과 비교됨(HDD, CDD, 습도, 점유율, 또는 기타 변수와 같은 회귀 변수에 의해 정의됨) | |
| 3. 소비의 상당한 변화(증가 또는 감소) | 사전 정의된 임계값을 초과하는 위로의 또는 아래로의 변화가 있는지 건물 kwh 소비가 임의의 원하는 간격으로 모니터링됨 | 일례: 소비가 오전 10시와 11시 사이의 900kwh에서 오전 11시와 정오 사이의 500kwh로 됨. 이것은 수요/반응 이벤트의 결과이거나 장비 또는 거동 변화에서의 어떤 문제의 결과일 수 있음 | |
| 4. 소비가 비슷한 건물 임계값을 초과함 | 건물 kwh 소비가 임의의 원하는 간격으로 사용자 정의 비슷한/유사한 건물에 대해 비교됨 | 일례: 건물 1 소비가 건물 7 kwh 소비를 초과함(건물 7이 다른 건물과 비교되는 기준 또는 관리 건물임) | |
상기한 경고는 소비 및 수요에 관한 건물 레벨 경고이다. 그렇지만, 경고 규칙은 직접 측정되는, 통계적으로 도출되는, 또는 다른 방식으로 획득되는 임의의 에너지 소비 파라미터에 기초하여 경고를 정의할 수 있다. 기계(2500)는 또한 보다 복잡한 분석을 구현할 수 있다. 한 일례로서, 기계(2500)는 이벤트 규칙(2540)에 기초하여 관심의 이벤트를 검출하거나 추론하기 위해 장비 데이터를 분석하는 이벤트 논리(2542)를 포함할 수 있다. 이러한 이벤트 규칙(2540)은 수요/반응 이벤트가 일어나는 때, 장비가 고장나거나 수리된 때, 또는 기타 이벤트를 정의하는 데 도움을 줄 수 있다. 이벤트 논리(2542)가 이벤트를 식별할 때, 이벤트 논리(2542)는 그에 응답하여 사전 정의된 동작 - 예를 들어, 이벤트 규칙(2540)에 명시되어 있음 - 을 실행한다.
기계(2500) 또는 상기한 시스템들 중 임의의 시스템은 부가의, 상이한 또는 보다 적은 수의 구성요소를 사용하여 구현될 수 있다. 한 일례로서, 프로세서는 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, DSP, ASIC(application specific integrated circuit), 개별 논리, 또는 다른 유형의 회로 또는 논리의 조합으로서 구현될 수 있다. 다른 일례로서, 메모리는 DRAM, SRAM, 플래시 또는 임의의 다른 유형의 메모리일 수 있다. 시스템의 처리 능력이 다수의 프로세서 및 메모리(선택적으로 다수의 분산 처리 시스템을 포함함)와 같은 다수의 구성요소 사이에 분산되어 있을 수 있다. 파라미터, 데이터베이스 및 기타 데이터 구조가 개별적으로 저장되고 관리될 수 있고, 하나의 메모리 또는 데이터베이스에 포함될 수 있으며, 많은 상이한 방식으로 논리적으로 또한 물리적으로 구성될 수 있고, 연결 리스트, 해시 테이블, 또는 암시적 저장 메커니즘과 같은 상이한 유형의 데이터 구조를 사용하여 구현될 수 있다.
프로그램 또는 회로와 같은 논리가 다수의 프로그램 사이에서 결합되거나 분할될 수 있고, 몇개의 메모리 및 프로세서에 걸쳐 분산될 수 있으며, 공유 라이브러리[예를 들어, DLL(dynamic link library)]와 같은 라이브러리에 구현될 수 있다. DLL은, 예를 들어, 에너지 지출을 분석하거나 에너지 보고서를 준비하는 코드를 저장할 수 있다. 다른 일례로서, DLL 자체가 기계(2500)의 기능들 전부 또는 그 일부를 제공할 수 있다. 프로그램은 CDROM, 하드 드라이브, 플로피 디스크, 플래시 메모리, 또는 기타 컴퓨터 판독가능 매체와 같은 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다. 따라서, 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 및/또는 컴퓨터 네트워크 시스템에 로드되어 실행될 때, 컴퓨터 시스템 및/또는 컴퓨터 네트워크 시스템으로 하여금 이하의 청구항들 중 임의의 청구항에 따른 동작을 수행하게 하는, 특히 일례로서 도 26, 도 28 및 도 29에 예시된 논리 및 방법 중 임의의 것을 수행하게 하는 컴퓨터-판독가능 명령어를 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예가 기술되어 있지만, 본 발명의 범위 내에서 더 많은 실시예 및 구현이 가능하다는 것이 당업자에게는 명백할 것이다. 그에 따라, 본 발명이 첨부된 특허청구범위 및 그의 등가물의 관점 이외의 것에 의해 한정되어서는 안된다.
Claims (21)
- 컴퓨터 구현 에너지 분석 방법으로서,
네트워크 운영 센터로부터 에너지 데이터 연결 인터페이스를 통해 에너지 데이터 소스로의 데이터 연결을 설정하는 단계,
상기 에너지 데이터 소스로의 상기 데이터 연결을 통해 상기 네트워크 운영 센터에서 에너지 데이터를 획득하는 단계,
분석 결과를 생성하도록 상기 네트워크 운영 센터에서 상기 에너지 데이터에 대한 에너지 분석을 수행하는 단계 - 상기 에너지 분석을 수행하는 단계는,
상기 분석 결과로서 상기 에너지 데이터로부터의 평형점 집합을 결정하는 단계를 포함하고, 상기 평형점 집합은 난방 평형점(heating balance point) 및 냉방 평형점(cooling balance point)을 포함함 -, 및
사용자 인터페이스를 발생하여 디스플레이상에 디스플레이하는 단계 - 상기 사용자 인터페이스는 상기 분석 결과를 포함함 -
를 포함하는 컴퓨터 구현 에너지 분석 방법. - 제1항에 있어서, 상기 평형점 집합을 결정하는 단계가,
상기 에너지 데이터로의 난방 평형점 검색 창 및 상기 에너지 데이터로의 냉방 평형점 검색 창 중 어느 하나 또는 둘 다를 결정하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 에너지 분석 방법. - 제2항에 있어서, 상기 평형점 집합을 결정하는 단계가,
상기 난방 평형점 창 내의 상기 에너지 데이터의 상관 분석 및 상기 냉방 평형점 창 내의 상기 에너지 데이터의 상관 분석 중 어느 하나 또는 둘 다를 실행하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 에너지 분석 방법. - 제3항에 있어서, 상기 상관 분석을 실행하는 단계는,
온도와 에너지 소비 사이의 상관 분석을 실행하여 최적합 상관(best fit correlation)을 찾는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 에너지 분석 방법. - 제3항 또는 제4항에 있어서, 상기 상관 분석을 실행하는 단계는,
상기 난방 평형점 창 및 상기 냉방 평형점 창 중 어느 하나 또는 둘 다를 통해 사전 선택된 온도 델타(temperature delta)의 각각의 스텝에서 상기 상관 분석을 실행하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 에너지 분석 방법. - 에너지 분석 시스템으로서,
프로세서, 및
상기 프로세서에 결합된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는 에너지 분석 논리(energy analysis logic)를 포함하고,
상기 에너지 분석 논리는, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 에너지 분석 시스템으로 하여금,
네트워크 운영 센터로부터 에너지 데이터 연결 인터페이스를 통해 에너지 데이터 소스로의 데이터 연결을 설정하고,
상기 에너지 데이터 소스로의 상기 데이터 연결을 통해 상기 네트워크 운영 센터에서 에너지 데이터를 획득하고,
상기 네트워크 운영 센터에서 상기 에너지 데이터에 대한 에너지 분석을 수행하여 분석 결과를 생성하고 - 상기 에너지 분석은,
상기 분석 결과로서 상기 에너지 데이터로부터의 평형점 집합을 결정하는 것을 포함하고, 상기 평형점 집합은 난방 평형점 및 냉방 평형점을 포함함 -,
사용자 인터페이스를 발생하여 디스플레이상에 디스플레이하게 - 상기 사용자 인터페이스는 상기 분석 결과를 포함함 - 야기하는
에너지 분석 시스템. - 제6항에 있어서, 상기 에너지 분석 논리는 또한 상기 에너지 분석 시스템으로 하여금 난방 평형점 집합 검색 창 및 냉방 평형점 검색 창 중 어느 하나 또는 둘 다를 획득하게 야기하는 에너지 분석 시스템.
- 제7항에 있어서, 상기 에너지 분석 논리는 또한 상기 에너지 분석 시스템으로 하여금,
상기 난방 평형점 창 내의 상기 에너지 데이터의 상관 분석 및 상기 냉방 평형점 창 내의 상기 에너지 데이터의 상관 분석 중 어느 하나 또는 둘 다를 실행하게 야기하는 에너지 분석 시스템. - 제8항에 있어서, 상기 에너지 분석 논리는 또한 상기 에너지 분석 시스템으로 하여금,
온도와 에너지 소비 사이의 상관 분석을 실행하여 최적합 상관을 찾게 야기하는 에너지 분석 시스템. - 제8항 또는 제9항에 있어서, 상기 에너지 분석 논리는 또한 상기 에너지 분석 시스템으로 하여금,
상기 난방 평형점 창 및 상기 냉방 평형점 창 중 어느 하나 또는 둘 다를 통해 사전 선택된 온도 델타의 각각의 스텝에서 상기 상관 분석을 실행하게 야기하는 에너지 분석 시스템. - 컴퓨터 구현 에너지 분석 방법으로서,
네트워크 운영 센터로부터 에너지 데이터 연결 인터페이스를 통해 에너지 데이터 소스로의 데이터 연결을 설정하는 단계,
상기 에너지 데이터 소스로의 상기 데이터 연결을 통해 상기 네트워크 운영 센터에서 에너지 데이터를 획득하는 단계,
상기 네트워크 운영 센터에서 상기 에너지 데이터에 대한 에너지 분석을 수행하여 분석 결과를 생성하는 단계 - 상기 에너지 분석을 수행하는 단계는,
상기 에너지 데이터 내의 관리 건물 데이터(control building data)를 결정하는 단계,
상기 에너지 데이터 내의 사용자 정의 데이터를 결정하는 단계, 및
상기 관리 건물 데이터와 상기 사용자 정의 데이터를 비교함으로써, 상기 분석 결과로서, 예외 순위(exception rank)를 결정하는 단계를 포함하고, 상기 예외 순위는 추가의 검토를 위해 상기 사용자 정의 데이터 내의 특정의 데이터를 식별해줌 -, 및
사용자 인터페이스를 발생하여 디스플레이상에 디스플레이하는 단계 - 상기 사용자 인터페이스는 상기 분석 결과를 포함함 -
를 포함하는 컴퓨터 구현 에너지 분석 방법. - 제11항에 있어서, 상기 예외 순위를 결정하는 단계는,
상기 관리 건물 데이터에서 시간 구간 내의 상기 에너지 데이터의 제어 평균 및 제어 표준 편차를 결정하는 단계를 포함하는 컴퓨터 구현 에너지 분석 방법. - 제12항에 있어서, 상기 예외 순위를 결정하는 단계는,
상기 사용자 정의 데이터에서 상기 시간 구간 내의 상기 에너지 데이터의 사용자 정의 평균을 결정하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 에너지 분석 방법. - 제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 예외 순위를 결정하는 단계는,
통계 파라미터의 예외 순위들로의 매핑을 포함하는 예외 순위 정의에 액세스하는 단계, 및
상기 매핑에 따라 상기 예외 순위를 상기 시간 구간에 할당하는 단계를 더 포함하는 컴퓨터 구현 에너지 분석 방법. - 제14항에 있어서, 상기 통계 파라미터가 상기 제어 평균에 대한 표준 편차 창을 포함하는 컴퓨터 구현 에너지 분석 방법.
- 에너지 분석 시스템으로서,
프로세서, 및
상기 프로세서에 결합된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는 에너지 분석 논리를 포함하고,
상기 에너지 분석 논리는, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 에너지 분석 시스템으로 하여금,
네트워크 운영 센터로부터 에너지 데이터 연결 인터페이스를 통해 에너지 데이터 소스로의 데이터 연결을 설정하고,
상기 에너지 데이터 소스로의 상기 데이터 연결을 통해 상기 네트워크 운영 센터에서 에너지 데이터를 획득하고,
상기 네트워크 운영 센터에서 상기 에너지 데이터에 대한 에너지 분석을 수행하여 분석 결과를 생성하고 - 상기 에너지 분석은,
상기 에너지 데이터 내의 관리 건물 데이터를 결정하는 것,
상기 에너지 데이터 내의 사용자 정의 데이터를 결정하는 것, 및
상기 관리 건물 데이터와 상기 사용자 정의 데이터를 비교함으로써, 상기 분석 결과로서, 예외 순위를 결정하는 것을 포함하고, 상기 예외 순위는 추가의 검토를 위해 상기 사용자 정의 데이터 내의 특정의 데이터를 식별해 줌 -, 및
사용자 인터페이스를 발생하여 디스플레이상에 디스플레이하게 - 상기 사용자 인터페이스는 상기 분석 결과를 포함함 - 야기하는
에너지 분석 시스템. - 제16항에 있어서, 상기 에너지 분석 논리는 또한 상기 에너지 분석 시스템으로 하여금,
상기 관리 건물 데이터에서 시간 구간 내의 상기 에너지 데이터의 제어 평균 및 제어 표준 편차를 결정하게 야기하는 에너지 분석 시스템. - 제17항에 있어서, 상기 에너지 분석 논리는 또한 상기 에너지 분석 시스템으로 하여금,
상기 사용자 정의 데이터에서 상기 시간 구간 내의 상기 에너지 데이터의 사용자 정의 평균을 결정하게 야기하는 에너지 분석 시스템. - 제16항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 에너지 분석 논리는 또한 상기 에너지 분석 시스템으로 하여금,
통계 파라미터의 예외 순위들로의 매핑을 포함하는 예외 순위 정의에 액세스하고,
상기 매핑에 따라 상기 예외 순위를 상기 시간 구간에 할당하게 야기하는 에너지 분석 시스템. - 제19항에 있어서, 상기 통계 파라미터가 상기 제어 평균에 대한 표준 편차 창을 포함하는 에너지 분석 시스템.
- 컴퓨터 및/또는 컴퓨터 네트워크 시스템에 로드되어 실행될 때, 상기 컴퓨터 시스템 및/또는 상기 컴퓨터 네트워크 시스템으로 하여금 제1항 내지 제5항 또는 제11항 내지 제15항 중 어느 한 항에 따른 동작을 수행하게 야기하는 컴퓨터-판독가능 명령어들을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품.
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