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지역난방 네트워크 최적 공급온도 결정방법

  • 기술번호 : KST2015202777
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은는 광역 에너지 네트워크의 에너지 효율에 결정적인 영향을 미치는 중요 운전 변수인 지역난방 네트워크의 최적 공급온도를 결정방법에 관한 것이다.본 발명의 지역난방 네트워크 최적 공급온도 결정방법은 과거 지역난방 네트워크의 공급온도, 대기온도, 연계열량 및 시간을 변수로 사용하여 신경회로망에 학습시켜 역전파 방법(backpropagation method)으로서 주어진 운전 조건에서 공급유량을 예측 할 수 있는 신경망 모델(neural network model) 을 수립하는 단계와; 지역난방의 가동 보일러의 개수 및 축열조의 방열에 따라 작동하는 펌프의 최대 허용 공급유량 결정하는 단계와; 상기 신경망 모델(neural network model)을 이용하여 허용 최소 공급온도 결정단계를 포함하며, 상기 허용 최소 공급온도 결정단계는, 지역난방 네트워크 공급온도(DH 공급온도)와 공급온도의 High Limit/Low Limit(Limit는 안전 운전을 조건으로 하여 현장으로부터 제시됨)로부터 초기 예상된 지역난방 네트워크 공급온도와 Estimated 최대값/최소값을 구하는 단계와; 이로부터 상기에서 얻어진 상기 신경망 모델(Neural Network Model)을 통하여 현재의 공급온도가 영향을 미치는 예측 구간 내에서 예상 지역난방 네트워크 flow rate를 구하는 단계와; Estimated 지역난방 네트워크 공급온도의 최소값과 Estimated 지역난방 네트워크 공급온도의 차가 허용오차보다 작아 질 때 까지 고려하여 지역난방 네트워크 공급온도의 최적화 값을 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G05D 23/32 (2006.01)
CPC F24D 10/00(2013.01) F24D 10/00(2013.01) F24D 10/00(2013.01)
출원번호/일자 1020100028586 (2010.03.30)
출원인 서울과학기술대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1089171-0000 (2011.11.28)
공개번호/일자 10-2011-0109041 (2011.10.06) 문서열기
공고번호/일자 (20111202) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2010.03.30)
심사청구항수 2

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울과학기술대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김래현 대한민국 서울 송파구
2 홍재준 대한민국 서울특별시 중랑구
3 김원호 대한민국 서울특별시 양천구
4 윤용한 대한민국 서울특별시 양천구
5 성아람 대한민국 서울특별시 양천구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 전종일 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, 신관 ***호 (역삼동, 과학기술회관)(리더스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 김래현 서울특별시 송파구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2010.03.30 수리 (Accepted) 1-1-2010-0202765-18
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2010.09.10 수리 (Accepted) 4-1-2010-5170442-78
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2010.10.15 수리 (Accepted) 4-1-2010-5191552-28
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2010.11.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2010.12.15 수리 (Accepted) 9-1-2010-0076067-43
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.05.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0267549-01
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.07.18 수리 (Accepted) 1-1-2011-0551935-15
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.07.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0551942-24
9 등록결정서
Decision to grant		 2011.11.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0669977-46
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.06.23 수리 (Accepted) 4-1-2015-5084292-58
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.08.20 수리 (Accepted) 4-1-2015-5111449-53
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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과거 지역난방 네트워크의 공급온도, 대기온도, 연계열량 및 시간을 변수로 사용하여 신경회로망에 학습시켜 역전파 방법(backpropagation method)으로서 주어진 운전 조건에서 공급유량을 예측 할 수 있는 신경망 모델(neural network model) 을 수립하는 단계와;지역난방의 가동 보일러의 개수 및 축열조의 방열에 따라 작동하는 펌프의 최대 허용 공급유량 결정하는 단계와;상기 신경망 모델(neural network model)을 이용하여 허용 최소 공급온도 결정단계를 포함하며, 상기 허용 최소 공급온도 결정단계는, 지역난방 네트워크 공급온도(DH 공급온도)와 공급온도의 High Limit/Low Limit(Limit는 안전 운전을 조건으로 하여 현장으로부터 제시됨)로부터 초기 예상된 지역난방 네트워크 공급온도와 Estimated 최대값/최소값을 구하는 단계와; 이로부터 상기에서 얻어진 상기 신경망 모델(Neural Network Model)을 통하여 현재의 공급온도가 영향을 미치는 예측 구간 내에서 예상 지역난방 네트워크 flow rate를 구하는 단계와; Estimated 지역난방 네트워크 공급온도의 최소값과 Estimated 지역난방 네트워크 공급온도의 차가 허용오차보다 작아 질 때 까지 다음의 경우를 고려하여 지역난방 네트워크 공급온도의 최적화 값을 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지역난방 네트워크 최적 공급온도 결정방법
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청구항 1에 있어서, 신경망 모델(neural network model)의 node input XData는 다음식으로 표시되는 것을 특징으로 하는 지역난방 네트워크 최적 공급온도 결정방법
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 한국에너지기술평가원 서울산업대학교 광역에너지네트워크 연구단 에너지효율향상 광역에너지 통합관리 최적화 및 기술평가시스템 기술