KR-102959388-B1 - Power line communication-based adaptive automatic control apparatus for air handling units, fire dampers, and thermal source equipment using an artificial intelligence model

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Abstract

전력선 통신 기반 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비의 인공지능 모델 적응 자동 제어 장치가 개시된다. 일실시예에 따른 전력선 통신 기반 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비의 인공지능 모델 적응 자동 제어 장치는, 전력선을 통해 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비에 전력을 공급함과 동시에 제어 신호 및 상태 정보를 송수신하는 전력선 통신 모듈부, 상기 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비 각각에 설치되어 온도, 습도, 압력, 이산화탄소, 풍량 또는 장비 운전상태를 검출하는 센서부, 상기 전력선 통신 모듈부를 통해 수집된 상기 센서부의 실시간 데이터를 입력으로 하여 공조 부하, 연기 확산 가능성, 냉열원 요구량을 예측하고, 이에 대응하는 제어 명령을 산출하도록 학습된 인공지능 모델부, 상기 인공지능 모델부의 출력에 따라 냉/난방 밸브 개도, 댐퍼 개폐, 펌프 회전수, 송풍량 또는 상기 냉열원 장비의 운전 모드를 자동 조정하도록 제어 신호를 생성하는 제어부 및 상기 제어 신호를 상기 전력선 통신 모듈부를 통해 전력선 상에 실어 송신함으로써, 별도의 통신선 없이 상기 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비를 제어하고, 각 장비의 상태 정보를 다시 전력선을 통해 수신하여 중앙관제장치 또는 상위 서버로 전달하는 양방향 자동 제어/감시 기능부를 포함한다.

Inventors

김한영
박갑수
최미선
정경일

Assignees

주식회사 에스엠공조기술

Dates

Publication Date: 20260506
Application Date: 20251216

Claims (3)

전력선을 통해 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비에 전력을 공급함과 동시에 제어 신호 및 상태 정보를 송수신하는 전력선 통신 모듈부; 상기 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비 각각에 설치되어 온도, 습도, 압력, 이산화탄소, 풍량 또는 장비 운전상태를 검출하는 센서부; 상기 전력선 통신 모듈부를 통해 수집된 상기 센서부의 실시간 데이터를 입력으로 하여 공조 부하, 연기 확산 가능성, 냉열원 요구량을 예측하고, 이에 대응하는 제어 명령을 산출하도록 학습된 인공지능 모델부; 상기 인공지능 모델부의 출력에 따라 냉/난방 밸브 개도, 댐퍼 개폐, 펌프 회전수, 송풍량 또는 상기 냉열원 장비의 운전 모드를 자동 조정하도록 제어 신호를 생성하는 제어부; 및 상기 제어 신호를 상기 전력선 통신 모듈부를 통해 전력선 상에 실어 송신함으로써, 별도의 통신선 없이 상기 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비를 제어하고, 각 장비의 상태 정보를 다시 전력선을 통해 수신하여 중앙관제장치 또는 상위 서버로 전달하는 양방향 자동 제어/감시 기능부를 포함하는 전력선 통신 기반 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비의 인공지능 모델 적응 자동 제어 장치.
제1 항에 있어서, 상기 전력선 통신 모듈부는 상기 전력선에 실리는 교류 전력 신호에 제어 신호 및 상태 정보를 직교 주파수 분할 방식(OFDM)으로 변조하여 삽입하는 PLC 모뎀모듈; 상기 직교 주파수 분할 방식(OFDM)으로 변조된 신호를 전력선 상에 결합하는 결합기; 및 상기 전력선에서 수신된 신호 중 전력파를 제외한 고주파 신호를 분리하여 복조하고 장비별 데이터 패킷으로 변환하는 복조기를 포함하며, 상기 PLC 모뎀모듈은 양자내성 암호화 알고리즘을 적용하여 제어 신호 및 상태 정보의 무결성을 보장하는 것을 특징으로 하는 전력선 통신 기반 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비의 인공지능 모델 적응 자동 제어 장치.
제1 항에 있어서, 상기 인공지능 모델부는 시간 경과에 따른 온도, 습도, 압력, 이산화탄소 농도, 풍량, 외기 상태 및 설비 운전 이력을 입력으로 하여 공조 부하, 연기 확산 가능성 및 냉열원 요구량을 예측하는 시계열 예측 모델(LSTM 또는 GRU 기반 모델), 상기 시계열 예측 모델이 예측한 공조 부하, 연기 확산 가능성 및 냉열원 요구량의 예측값과 설비별 동작 특성을 반영하여 실제 제어 명령을 산출하기 위한 정규화 블록 제어 최적화 블록을 포함하며, 상기 인공지능 모델부는 장비별 센서 데이터의 자동 적응 학습설비 간 상호 영향 모델링 기능을 수행하는 것을 특징으로 하는 전력선 통신 기반 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비의 인공지능 모델 적응 자동 제어 장치.

Description

전력선 통신 기반 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비의 인공지능 모델 적응 자동 제어 장치{Power line communication-based adaptive automatic control apparatus for air handling units, fire dampers, and thermal source equipment using an artificial intelligence model} 아래 실시예들은 전력선 통신 기반 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비의 인공지능 모델 적응 자동 제어 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 통신선 없이 전력선 통신(PLC: Power Line Communication)을 기반으로 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비를 분산형 지능 제어하는 전력선 통신 기반 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비의 인공지능 모델 적응 자동 제어 장치에 관한 것이다. 종래의 건축 설비 자동제어 기술은 주로 유선 기반 DDC(Direct Digital Control)구조를 중심으로 발전해 왔다. 이러한 시스템에서는 공기조화기(AHU), 팬코일 유니트(FCU), 방화 댐퍼, 냉동기 및 보일러와 같은 냉열원 장비가 각각 제어반과 통신되는 방식으로 운전되며, 모든 제어 신호는 RS-485, BACnet, Modbus, LonWorks 등의 전용 통신선을 통하여 전달된다. 이 구조는 장비 간 신호 교환의 안정성을 어느 정도 확보할 수 있으나, 설비가 많아질수록 배선 구조가 복잡해지고, 제어반 및 통신 패널의 수가 증가하는 문제가 뒤따른다. 특히 대형 건물이나 복잡한 설비 환경에서는 통신선의 추가 포설로 인한 공사비 증가, 시공 난이도 상승, 유지보수 시간이 크게 증가하는 경향이 있다. 종래 시스템의 가장 큰 구조적 한계는 전력선과 통신선이 완전히 별개로 운영된다는 점이다. 즉, 각 장비에 전력을 공급하는 전력선과 제어 신호를 전달하는 통신선이 동시에 포설되어야 하므로, 초기 설치 비용과 설치 공간이 크게 소요되며, 유지보수 시에도 두 종류의 배선을 모두 점검해야 한다. 특히 리모델링 건물이나 신설 통신선 포설이 어려운 구조의 빌딩에서는 설비 자동제어 시스템을 확장하거나 업그레이드하는 데 제약이 존재한다. 이러한 문제는 노후 건물뿐 아니라 현대적 스마트빌딩 구축 과정에서도 중요한 장애 요소로 작용한다. 또한 종래 기술에서는 대부분의 설비가 중앙집중형 제어 방식을 따르고 있어, 중앙 제어장치 또는 특정 DDC 컨트롤러에 장애가 발생할 경우, 해당 루프 전체의 냉난방, 환기 및 방화 기능이 동시에 중단될 위험이 있다. 이는 에너지 관리의 비효율뿐 아니라 화재와 같은 비상 상황에서 큰 안전 문제를 초래할 수 있다. 특히 방화 댐퍼와 같은 안전 설비는 실시간 응답성이 매우 중요함에도 불구하고, 종래 시스템에서는 중앙 장비 장애가 직접적으로 제어 기능 상실로 이어질 수 있다. 한편, 기존 자동제어 시스템은 주로 PID 기반의 단순 피드백 제어에 의존하고 있으며, 외기 조건, 실내 열부하 및 인원 증가와 같은 동적 환경 변화에 능동적으로 대응하기 어렵다. PID 제어는 설정값과 측정값의 오차만을 기반으로 조작량을 산출하기 때문에, 빠르게 변하는 환경에서는 오버슈트, 언더슈트, 지연 응답 등이 발생할 수 있으며, 이는 과냉 및 과열 등의 비효율적 제어로 이어진다. 특히 대규모 설비에서는 각 구역의 제어가 서로 간섭을 일으켜 전체적인 제어 효율을 떨어뜨리는 문제가 빈번하다. 종래 기술의 또 다른 한계는 데이터 활용 능력 부족이다. 대부분의 자동제어 시스템은 장비 상태를 단순히 실시간 모니터링하거나 경보만 출력할 뿐, 축적된 데이터를 학습하여 이상 패턴을 분석하거나 설비 운전 최적화를 수행하는 기능이 부족하다. 이로 인해 장비 고장이 발생하기 전 예측이 어렵고, 에너지 낭비나 운영 리스크를 줄일 수 있는 지능적 제어가 사실상 불가능하다. 결국, 설비의 고장 진단은 사후 처리 방식이 되고, 이는 유지보수 비용 증가와 서비스 중단으로 이어진다. 방화 댐퍼와 냉열원 장비 간의 연동 제어 부족또한 종래 기술의 구조적 한계로 지적된다. 예를 들어, 화재 발생 시 방화 댐퍼는 단순히 개폐 동작만 수행하고, 공기조화기나 배연팬의 운전 패턴은 별도의 신호 체계를 통해 독립 제어되기 때문에, 건물 전체의 연기 제어 전략을 정밀하게 수행하기 어렵다. 이는 연기 확산 방지와 같은 안전 설계 측면에서 중요한 문제로 남아 있으며, 실시간 상황을 고려한 통합 제어가 이루어지지 않기 때문에 최적의 안전 성능을 확보하기 어렵다. 또한 종래의 통신 방식은 통신선이 단일 루프로 구성되는 경우가 많아, 제어 대상 장비의 수가 늘어날수록 확장 한계에 직면하게 된다. 보통 한 개의 DDC 네트워크에 연결할 수 있는 장비 수는 제한적이며, 이를 초과하면 네트워크를 추가로 구성해야 하는데, 이는 비용 증가뿐 아니라 시스템의 물리적 복잡성을 더욱 가중한다. 특히 팬코일 유니트(FCU)와 같은 대량의 장비를 제어해야 하는 시설에서는 확장성이 매우 낮다는 평가를 받고 있다. 즉, 종래의 건물 설비 자동제어 기술은 유선 기반의 복잡한 배선 구조, 중앙집중형 제어로 인한 안정성 저하, 단순 PID 제어에 따른 제어 성능 한계, 방재/냉난방/환기 연동의 부재, 데이터 기반 지능 제어의 부재, 대규모 장비 제어 확장성 부족과 같은 구조적 문제들을 가지고 있다. 이러한 한계로 인해 현대적 스마트 빌딩 및 에너지 효율 중심의 설비 운영 환경에서는 기존 방식만으로 안정적, 경제적 및 효율적 관리가 쉽지 않은 상황이다. 따라서, 전술된 문제점들을 해결할 수 있는 방안이 요구된다. 도 1은 일실시예에 따른 인공지능 모델 적응 자동 제어 장치를 적용한 시스템을 나타내는 구성도이다. 도 2는 도 1의 인공지능 모델 적응 자동 제어 장치와 연결되는 전력선 통신 방식을 일례로 나타내는 예시도이다. 도 3은 도 1의 인공지능 모델 적응 자동 제어 장치를 통한 그룹제어의 일례를 나타내는 예시도이다. 도 4는 도 1의 인공지능 모델 적응 자동 제어 장치를 통한 층간제어의 일례를 나타내는 예시도이다. 도 5는 도 1의 인공지능 모델 적응 자동 제어 장치를 통해 제어 가능한 건물 내 전체 구조를 일례로 나타내는 예시도이다. 그리고, 도 6은 도 5의 세부 구조를 더 구체적으로 나타내는 예시도이다. 이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다. 실시예들에 대한 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 예시를 위한 목적으로 개시된 것으로서, 다양한 형태로 변경되어 실시될 수 있다. 따라서, 실시예들은 특정한 개시형태로 한정되는 것이 아니며, 본 명세서의 범위는 기술적 사상에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다. 제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 이런 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 해석되어야 한다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다. 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 실시예들은 퍼스널 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 텔레비전, 스마트 가전 기기, 지능형 자동차, 키오스크, 웨어러블 장치 등 다양한 형태의 제품으로 구현될 수 있다. 도 1은 일실시예에 따른 인공지능 모델 적응 자동 제어 장치를 적용한 시스템을 나타내는 구성도이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 시스템은 건물 내의 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비를 포함하는 다수의 설비를 전력선 기반으로 통합 제어하기 위한 인공지능 모델 적응 자동 제어 장치(100), 건물 전체의 설비 상태를 상위에서 통합 운영 및 감시하는 중앙관제장치(200) 또는 외부 네트워크 기반의 상위 서버(300), 그리고 관리자 또는 유지보수자가 제어 명령을 입력하거나 실시간 모니터링을 수행하기 위한 사용자 장치(400)를 포함한다. 전력선 통신 기반 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비의 인공지능 모델 적응 자동 제어 장치(100)는 전력선을 통해 공기 조화기, 방화 댐퍼 및 냉열원 장비에 전력을 공급함과 동시에 제어 신호 및 상태 정보를 송수신하는 전력선 통신 모듈부(110), 공기 조화기, 방화 댐퍼