건물의 내부와 외부에 설치되어 환경 데이터를 생성하는 공조 센서부;입력 전력을 이용하여 상기 건물의 내부에 열 에너지를 공급하는 열 공조 장치; 및상기 공조 센서부에서 생성된 상기 환경 데이터를 기초로 운영 데이터를 생성하고, 상기 입력 전력을 조절하여 상기 열 공조 장치를 제어하는 예측 제어기;를 포함하고,상기 예측 제어기가 프로세서와, 상기 프로세서가 수행할 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하며,상기 명령어들은 상기 프로세서에 의해 수행될 때 상기 프로세서로 하여금:상기 열 공조 장치의 초기 운영 데이터를 이용하여, 각각이 상기 열 공조 장치의 개별 장치들에 상응하여 마련되는 복수의 서브 인공신경망 모델들이 상호 연결되어 이루어진 열 공조 제어 통합 인공신경망 모델을 학습시키고;학습을 통해 도출된 스케줄에 따라 상기 열 공조 장치를 운영하면서, 상기 건물 내부와 외부의 환경에 대한 업데이트된 환경 데이터와 업데이트된 운영 데이터를 획득하여 저장하고;상기 업데이트된 환경 데이터와 상기 업데이트된 운영 데이터와 상기 초기 운영 데이터를 이용하여 상기 복수의 서브 인공신경망 모델들을 재학습시키고;재학습된 상기 열 공조 제어 통합 인공신경망 모델을 이용하여 상기 건물 내부와 외부의 환경 변화에 따른 상기 열 공조 장치의 상기 입력 전력 및 건물 내 실내 온도를 예측하고, 운영 비용과 열적 만족도를 산출하고, 상기 열 공조 장치를 운영하기 위한 최적 스케줄을 산출하게 하는;상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템.

청구항 1에 있어서, 상기 예측 제어기는상기 건물 내부의 열부하(Qi), 외기 온도(Tx), 증발기측 공기 온도(Te) 및 건물 외부의 온도, 습도, 풍속, 일사량의 환경 데이터가 저장되는 제1 데이터 저장부; 를 더 포함하는,상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템.

청구항 2에 있어서, 상기 예측 제어기는상기 열 공조 장치의 설정 온도(Tset), 상기 입력 전력(P), 출력 냉각력(Q)의 운영 데이터가 저장되는 제2 데이터 저장부; 를 더 포함하는,상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템.

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청구항 1에 있어서, 상기 열 공조 시스템은,레이블링된 환경 데이터 및 레이블링된 운영 데이터로 학습시킨 상기 예측 제어기를 이용하여 레이블링되지 않은 환경 데이터 및 레이블링되지 않은 운영 데이터를 레이블링하고 그를 이용하여 상기 예측 제어기를 학습시키는 학습용 예측기; 를 더 포함하는,상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템.

청구항 5에 있어서, 상기 열 공조 시스템은,상기 학습용 예측기를 주기적으로 학습시키는 인공 신경망 학습부를 더 포함하는,상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템.

청구항 6에 있어서, 상기 인공 신경망 학습부는,상기 열 공조 제어 통합 인공신경망 모델을 통해 실내 온도를 예측하기 위한 연산을 수행하여 예측 운영 데이터를 생성하고,상기 복수의 서브 인공신경망 모델들은목표 온도값(temperature set-points)과 이전 시간의 상기 실내 온도, 이전 시간의 상기 열 공조 장치의 상기 입력 전력을 입력하여 상기 열 공조 장치의 다음 입력 전력을 산출하는 제 1 서브 모델; 상기 열 공조 장치의 상기 입력 전력, 대기 온도, 증발기측(evaporator-side) 공기 온도를 입력하여 상기 열 공조 장치의 출력 냉각력(cooling power)을 산출하는 제 2 서브 모델;상기 열 공조 장치의 상기 출력 냉각력, 대기 환경 변수, 이전 시간의 상기 실내 온도를 입력하여 상기 건물 내 최적화 실내 온도를 산출하는 제 3 서브 모델; 을 포함하는,상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템.

청구항 7에 있어서, 상기 제1, 제2, 및 제3 서브 모델은, LSTM(Long Short-Term Memory)를 사용하는,상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템.

청구항 3에 있어서, 상기 열 공조 시스템은,상기 제1 데이터 저장부에서 입력되는 상기 환경 데이터 및 상기 제2 데이터 저장부에서 입력되는 상기 운영 데이터를 정규화하는 전처리부; 및상기 열 공조 제어 통합 인공신경망 모델을 통해 생성된 예측 운영 데이터를 재복원하는 후처리부; 를 더 포함하는,상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템.

청구항 1에 있어서, 상기 열 공조 시스템은,열적 불만족도를 계산하는 불만족도 산출부와;상기 운영 비용을 계산하는 운영 비용 산출부; 를 더 포함하는,상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템.

열 공조 장치의 초기 운영 데이터를 이용하여 상기 열 공조 장치의 개별 장치들에 상응하여 마련되는 복수의 서브 인공신경망 모델들이 상호 연결되어 이루어진 열 공조 제어 통합 인공 신경망 모델을 학습시키는 단계와;학습을 통해 도출된 스케줄에 따라 상기 열 공조 장치를 운영하면서, 건물 내부와 외부의 업데이트된 환경 데이터 및 업데이트된 운영 데이터를 획득하여 저장하는 단계와;상기 업데이트된 환경 데이터 및 상기 업데이트된 운영 데이터와, 상기 초기 운영 데이터를 이용하여 상기 복수의 서브 인공 신경망 모델들을 재학습(re-training)시키는 단계; 및재학습된 상기 열 공조 제어 통합 인공 신경망 모델을 이용하여 상기 건물 내부와 외부의 환경 변화에 따른 상기 열 공조 장치의 입력 전력 및 건물 내 실내 온도를 예측하고, 운영 비용과 열적 만족도를 산출하고, 상기 열 공조 장치를 운영하기 위한 최적 스케줄을 산출하는 단계; 를 포함하는,상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템의 운영 방법.

데이터 가용성(data availability)과 물리적 인과관계를 기반으로 열 공조 장치를 복수의 개별 장치들로 구분하는 단계;상기 복수의 개별 장치들의 초기 운영 데이터를 수집하는 단계;인공 신경망 학습부가 수집된 운영 데이터를 기반으로 학습하여 상기 복수의 개별 장치들에 상응한 복수의 서브 인공신경망 모델들을 구성하는 단계;상기 복수의 서브 인공신경망 모델들을 상호 연계하여 열 공조 제어 통합 인공신경망 모델을 구성하는 단계;예측 제어기가 상기 공조 제어 통합 인공신경망 모델을 이용하여 건물 내 최적 실내 온도를 예측하는 단계;불만족도 산출부가 예측된 최적 실내 온도를 기반으로 열적 불만족도(thermal discomfort)를 계산하는 단계;운영 비용 산출부가 상기 공조 제어 통합 인공신경망 모델을 통해 예측된 입력 전력을 기반으로 운영 비용(operating cost)를 계산하는 단계;상기 열적 불만족도와 상기 운영 비용을 토대로 결정되는 목적 함수에 기초하여 상기 열 공조 장치를 제어하는 단계;상기 열 공조 장치에서 신규 운영 데이터를 획득하는 단계; 및상기 신규 운영 데이터와 상기 초기 운영 데이터를 이용하여 상기 인공 신경망 학습부를 재학습하는 단계; 를 포함하는,상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템의 운영 방법.

청구항 12에 있어서, 상기 인공 신경망 학습부가 상기 복수의 서브 인공신경망 모델들을 구성하는 단계는,제 1 서브 모델에 목표 온도값 및 피드백 변수로 직전 예측 구간의 실내 온도와 상기 열 공조 장치의 상기 입력 전력을 입력하여 현재 예측 구간의 상기 열 공조 장치의 상기 입력 전력을 산출하는 단계;제 2 서브 모델에 열 공조 장치의 상기 입력 전력, 대기온도, 증발기측 공기 온도를 입력하여 출력 냉각력을 산출하는 단계; 및 제 3 서브 모델에 열 공조 장치의 출력 냉각력, 대기 환경 변수 및 피드백 변수로 직전 예측 구간의 실내 온도를 입력하여 현재 예측 구간의 실내 온도를 산출하는 단계; 를 포함하는,상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템의 운영 방법.

청구항 12에 있어서, 상기 열적 불만족도는, 미리 설정된 규정 온도를 초과한 온도 값(deviation from acceptable ranges of indoor temperature)을 모두 더해 계산하는,상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템의 운영 방법.

청구항 12에 있어서, 상기 목적 함수는, 상기 열적 불만족도와 상기 운영 비용에 각각 가중치를 부여하여 산출되는,상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템의 운영 방법.

청구항 12에 있어서, 상기 목적 함수에 기초하여 상기 열 공조 장치를 제어하는 단계에서,상기 목적 함수가 최소화 되도록 상기 열 공조 장치를 제어하는,상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템의 운영 방법.

청구항 12에 있어서, 상기 예측 제어기가 상기 공조 제어 통합 인공신경망 모델을 이용하여 상기 최적 실내 온도를 예측하는 단계는,상기 건물의 각 거주자가 위치한 구역의 외부 온도, 열 부하량 중 적어도 하나를 포함하는 데이터를 수집하고, 수집된 데이터에 따른 건물 내 온도 변화를 모델링하는 단계를 포함하는,상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템의 운영 방법.

청구항 11 내지 청구항 17 중 어느 하나의 항의 상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템의 운영 방법을 구현하기 위한 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.

청구항 11 내지 청구항 17 중 어느 하나의 항의 상호 연결된 인공 신경망과 온라인 학습을 이용한 열 공조 시스템의 운영 방법의 학습 데이터 세트 구조가 저장된 기록 매체.