퍼지 이상 탐지 및 언어적 설명을 활용한 건물 에너지 관리 시스템 데이터 분석

건물 에너지 관리 시스템(BEMS)은 에너지 소비를 최소화하면서 거주자의 편안함을 유지하는 현대 건물의 필수 구성 요소입니다. 그러나 실내 환경은 많은 불확실한 기준에 의존하기 때문에 BEMS의 성능은 때때로 최적 이하일 수 있습니다. 불행히도, BEMS의 복잡성, 방대한 데이터 양 및 데이터 간의 상호관계로 인해 이러한 최적 이하의 행동을 식별하기가 어려울 수 있습니다. 본 논문에서는 상태 인식 향상을 위해 BEMS 행동의 이해도를 개선하는 새로운 퍼지 이상 탐지 및 언어적 설명(Fuzzy-ADLD) 기반 방법을 제안합니다. 제시된 방법은 두 가지 주요 부분으로 구성됩니다: 1) 이상 BEMS 행동 탐지; 2) BEMS 행동의 언어적 표현. 첫 번째 부분은 수정된 최근접 이웃 클러스터링 알고리즘과 퍼지 로직 규칙 추출 기법을 활용하여 정상 BEMS 행동 모델을 구축합니다. 제시된 방법의 두 번째 부분은 식별된 이상에 대한 가장 관련성이 높은 언어적 설명을 계산합니다. 제시된 Fuzzy-ADLD 방법은 실제 BEMS 시스템에 적용되어 전통적인 경고 기반 BEMS와 비교되었습니다. 여섯 가지 다른 시나리오가 테스트되었고, 제시된 Fuzzy-ADLD 방법은 경고 기반 BEMS보다 빠르거나 동일한 속도로(한 시간 이상) 이상 행동을 식별했습니다. 또한, Fuzzy-ADLD 방법은 경고 기반 시스템에서 놓친 경우를 식별하여 비정상 건물 행동에 대한 상태 인식 향상의 잠재력을 입증했습니다.