초록
💡 건물의 전기 소비와 실내 환경 측정을 포함한 상세한 건물 운영 데이터의 공개를 설명
DataSet 제공
제목 해상도 정보 URL
| UCI machine learning repository: Individual household electric power consumption dataset | 低 | 4년 동안의 가정 전기 소비 데이터를 1분 간격으로 제공, 다양한 서브 미터링 값 및 전기량 포함 | 링크 |
| AMPds2: The Almanac of Minutely Power dataset (Version 2) | 低 | 약 2년 동안 1분 간격으로 전기, 천연 가스 및 물의 측정 데이터 제공 | 링크 |
| Multifamily programmable thermostat data | 低 | 79개 아파트에서 10분 간격으로 상대 습도, 온도 및 HVAC 시스템 상태 데이터 제공 | https://data.openei.org/submissions/500 |
| Tracebase: The tracebase appliance-level power consumption data set | 高 | 2012년 독일 다름슈타트와 2013년 호주 시드니에서 1초 간격으로 다양한 전기 기기의 전력 소비 데이터 제공 | 링크 |
| ECO: Electricity Consumption & Occupancy dataset | 高 | 8개월 동안 6개 스위스 가구의 전기 소비 및 점유 데이터 제공, 비침습적 부하 모니터링 및 점유 감지 연구에 유용 | 링크 |
| CU-BEMS, smart building electricity consumption and indoor environmental sensor datasets | 高 | 상업용 건물의 전기 소비 및 실내 환경 센서 데이터를 개방형 표준 IEEE1888을 사용하여 개발, 1분 이하 간격으로 제공 | 링크 |
- 해상도:
- 高: 1분 이하 간격의 데이터셋
- 低: 1분 이상의 간격을 가진 데이터셋
- CU-BEMS Dataset
건물 정보 : 태국 방콕에 위치한 11,700m² 규모의 7층 오피스 빌딩
측정 항목: 전기 에너지 • 공기 온도 • 습도 • 가시광선 방사
기간 : 2018년 7월 1일부터 2019년 12월 31일까지 18개월 동안 1분 간격
❔꼭 고해상도 데이터셋을 사용해야하는가 ❔
고해상도 데이터셋을 사용하는 경우
- 개별 장치 모니터링
- 장치의 사용 패턴을 정밀하게 모니터링, 비침습적 부하 모니터링(NILM)에 유용
- 정확한 이상 탐지 작은 변동이나 이상 징후를 빠르게 탐지, 문제를 조기에 발견하고 대응
- 스마트 제어 시스템에서의 자동화 및 최적화 스마트 제어 시스템에서 자동으로 에너지 사용을 조절하고 최적화하는 데 필수적
저해상도 데이터셋이 더 유용한 경우
- 기본 에너지 사용 추세 파악 장기적인 에너지 사용 패턴을 분석하고 기본적인 추세를 파악하는 데 충분
- 저장 및 처리 용이성 자원이 제한된 경우 낮은 해상도의 데이터셋이 더 적합할 수 있습니다.
- 단순한 분석 요구 복잡한 분석이 필요하지 않거나, 기본적인 에너지 사용 정보를 얻는 데 충분한 경우
CU-BEMS Dataset
Dataset 활용성
- 구역 수준, 층 수준 및 건물 수준의 부하 예측
- 건물 시뮬레이션 모델(전기 소비 및 열 모델) 개발 및 검증
- 피크 수요를 줄이기 위한 에어컨 장치의 조정된 제어 방법 개발,
- 건물의 AC, 조명 및 플러그 부하를 제어하는 방법 개발
- 고장난 AC 및 센서의 이상 감지
- 건물 수준의 데이터 분석.
수집 장치
구분 주요 내용
| EMU | 최대 36개의 회로의 전력 소비를 측정하고 Modbus 프로토콜을 사용하여 이더넷 LAN을 통해 통신하는 전기미터 |
| Digital meter | 기본적인 계량 및 모니터링 제공, 개방형 통신. 전류, 전압을 측정하며 실효 전력, 무효 전력 측정도 가능 |
| Multi-sensors | 온도와 습도, 주변 조명등 내부 환경 측정, Wi-Fi 통신 |
| Gateway | 다중 센서로부터 데이터를 1분 간격으로 수집, 각 게이트웨이는 동일 층의 모든 하드웨어 장비들을 CU-BEMS 서버에 연결 |
BEMS의 네트워크 아키텍처
개방형 표준 IEEE1888을 사용하여 개발한 빌딩 에너지 관리 시스템인 CU-BEMS
IEEE1888 : Ubiquitous Green Community Control Network (UGCCNet)
에너지 관리 시스템과 장치들이 상호 운용성을 보장하고 에너지 관리 및 운영을 하기 위해 개발된 표준
- CU-BEMS 서버는 프록시 서버, 저장 장치, 웹 애플리케이션을 포함하며, 대학의 인트라넷(CU-Intranet)을 통해 장비와 연결
데이터기록
- 파일 제공 형태 : 14개의 csv file로 제공
- 저장 기간 : 각 층 1년
- 비고 : 엘리베이터 및 비상구 표지판 전력 소비는 측정하지 x
- csv파일 구조 형태
| Column | AC_kW | Lighting_kW | Plug_kW | Temp_°C | Humidity_% | Light_lux |
| 정보 | AC 유닛 전력 소비량 | 조명 부하 전력 소비량 | 플러그 부하 전력 소비량 | 실내 온도 | 상대 습도 | 주변 조명 |
| 단위 | kW | kW | kW | °C | % | lux |
기술적 검증
데이터셋의 품질과 기술적 타당성을 보여주는 데이터 시각화를 제공
누락된 데이터
데이터 가용성에 대한 통찰력
데이터 히스토그램
건물의 각 층/구역에서 측정 범위를 이해
주간패턴
AC 작동과 실내 온도/습도, 조명/플러그 부하 작동 및 실내 주변 조명 조건 간의 관계
파이썬 데이터 시각화 도구
| 시각화 목적 | 추천 그래프 타입 | 활용성 및 설명 |
| 에너지 소비 추세 분석 실내 환경 상태 모니터링 |
라인 플롯 (Line Plot) 이중 축 플롯 (Dual-axis Plot) |
시간에 따른 에너지 소비 변화를 분석하여 피크 시간대와 절약 가능성을 파악. 주간 패턴을 분석하여 AC 작동과 실내 온도/습도, 조명/플러그 부하 작동 및 실내 주변 조명 조건 간의 관계를 시각화. |
| 각 구역별 에너지 사용 비교 | 막대 차트 (Bar Chart) | 건물 내 다양한 구역의 에너지 사용을 비교하여 에너지 절약 가능성을 파악. |
| 에너지 사용 분포 분석 | 히스토그램 (Histogram) | 에너지 사용의 분포를 분석하여 이상 사용 패턴을 파악. |
| 이상치 탐지 | 박스 플롯 (Box Plot) | 에너지 사용의 이상치를 탐지하여 문제를 해결. |
| 누락된 데이터 플롯 | 히트맵 (Heatmap) | 데이터프레임의 누락된 값을 시각화하여 데이터 가용성에 대한 인사이트 제공. |