제3항에 있어서,실내 온도 예측 모델은 기 설정된 이전 시간의 외기 온도, 일사량, 실내 온도, 히트펌프 급기 온도를 이용하여 제어 변수 설정에 따른 현재를 기준으로 기 설정된 이후 시간의 실내 온도 예측값을 도출하는 것을 특징으로 하는 태양광 발전 건물의 에너지 최적화를 위한 히트펌프 통합 제어 장치.

태양광 발전 건물의 히트펌프와 히트펌프의 동적 거동에서 상호작용이 발생하는 외부 환경, 실 및 태양광 발전 시스템 중 적어도 어느 하나로부터 측정되는 실시간 데이터를 수집하는 실시간 데이터 수집부;수집된 실시간 데이터로부터 현재를 기준으로 기 설정된 이전 시간의 데이터를 입력 변수, 현재를 기준으로 기 설정된 이후 시간의 데이터를 출력 변수로 설정한 상태 예측값을 토대로 학습하는 다수의 동적 거동 예측 모델을 이용하여 각각의 동적 거동 예측값을 도출하는 동적 거동 예측부; 및수집된 실시간 데이터와 다수의 동적 거동 예측 모델을 이용하여 도출된 각각의 동적 거동 예측값을 이용하여 히트펌프의 최적 제어 변수를 탐색하는 최적 제어 변수 탐색부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 태양광 발전 건물의 에너지 최적화를 위한 히트펌프 통합 제어 장치.

제1항에 있어서,상기 실시간 데이터 수집부는 히트펌프, 외부 환경, 실 및 태양광 발전 시스템 중 적어도 어느 하나로부터 설정 온도 및 히트펌프 팬 풍량 중 적어도 어느 하나에 따른 제어 변수 그리고 외기 온도, 일사량, 태양광 패널 일사 각도, 태양광 패널 표면 온도, 태양광 전기 발전량, 실내 온도, 히트펌프 온/오프, 히트펌프 급기 온도, 히트펌프 환기 온도 및 히트 펌프 전기 사용량 중 적어도 어느 하나에 따른 상태 변수를 포함하는 실시간 데이터를 수집하는 것을 특징으로 하는 태양광 발전 건물의 에너지 최적화를 위한 히트펌프 통합 제어 장치.

제1항에 있어서,상기 동적 거동 예측부의 다수의 동적 거동 예측 모델은 인공신경망 모델을 기반으로 하는 태양광 전기 발전량 예측 모델, 실내 온도 예측 모델 및 히트펌프 전기 사용량 예측 모델로 구성되는 것을 특징으로 하는 태양광 발전 건물의 에너지 최적화를 위한 히트펌프 통합 제어 장치.

제3항에 있어서,태양광 전기 발전량 예측 모델은 기 설정된 이전 시간의 외기 온도, 일사량, 태양광 패널에 대한 일사 각도, 태양광 패널 표면 온도, 태양광 전기 발전량을 이용하여 제어 변수 설정에 따른 현재를 기준으로 기 설정된 이후 시간의 태양광 전기 발전량 예측값을 도출하는 것을 특징으로 하는 태양광 발전 건물의 에너지 최적화를 위한 히트펌프 통합 제어 장치.

제3항에 있어서,히트펌프 전기 사용량 예측 모델은 기 설정된 이전 시간의 외기 온도, 일사량, 실내 온도, 히트펌프 온/오프, 히트펌프 급기 및 환기 온도, 히트펌프 전기 사용량 및 실내 온도 예측 모델에서 예측한 현재를 기준으로 기 설정된 이후 시간의 실내 온도를 이용하여 제어 변수 설정에 따른 현재를 기준으로 기 설정된 이후 시간의 히트펌프 전기 사용량 예측값을 도출하는 것을 특징으로 하는 태양광 발전 건물의 에너지 최적화를 위한 히트펌프 통합 제어 장치.

제1항에 있어서,상기 최적 제어 변수 탐색부는 다수의 동적 거동 예측 모델 중 히트펌프 전기 사용량 예측 모델에서 도출한 히트펌프 전기 사용량 예측값과 태양광 전기 발전량 예측 모델에서 도출한 태양광 전기 발전량 예측값의 차이로 구해지는 최적 비용(cost)으로 예상 총 에너지 사용량을 도출하고, 도출된 예상 총 에너지 사용량으로부터 최적 제어 변수를 탐색하는 것을 특징으로 하는 태양광 발전 건물의 에너지 최적화를 위한 히트펌프 통합 제어 장치.

제1항에 있어서,탐색된 최적 제어 변수를 토대로 히트펌프의 설정 온도 및 풍량을 제어하는 히트펌프 제어부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 태양광 발전 건물의 에너지 최적화를 위한 히트펌프 통합 제어 장치.

실시간 데이터 수집부에 의해, 태양광 발전 건물의 히트펌프와 히트펌프의 동적 거동에서 상호작용이 발생하는 외부 환경, 실 및 태양광 발전 시스템 중 적어도 어느 하나로부터 측정되는 실시간 데이터를 수집하는 단계;동적 거동 예측부에 의해, 수집된 실시간 데이터로부터 현재를 기준으로 기 설정된 이전 시간의 데이터를 입력 변수, 현재를 기준으로 기 설정된 이후 시간의 데이터를 출력 변수로 설정한 상태 예측값을 토대로 학습하는 다수의 동적 거동 예측 모델을 이용하여 각각의 동적 거동 예측값을 도출하는 단계; 및최적 제어 변수 탐색부에 의해, 수집된 실시간 데이터와 다수의 동적 거동 예측 모델을 이용하여 도출된 각각의 동적 거동 예측값을 이용하여 히트펌프의 최적 제어 변수를 탐색하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 태양광 발전 건물의 에너지 최적화를 위한 히트펌프 통합 제어 방법.