| 1 |
1
부하 데이터를 수집하는 데이터 수집모듈; 및상기 데이터 수집모듈로부터 수집된 상기 부하 데이터 중 기 설정된 입력함수를 자기조직맵에 맵핑시켜 상기 입력함수를 그룹핑하고, 그룹핑된 상기 입력함수를 바탕으로 철도 부하를 예측하는 자기조직맵핑 모듈을 포함하는 자기조직맵을 이용한 철도 급전 시스템의 부하 예측 장치
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서, 상기 부하 데이터는 변전소로부터 철도차량과 역사설비에 공급되는 변전소의 전력 데이터, 상기 철도차량의 운행에 대한 철도차량 스케쥴 데이터, 역사설비부하 운영에 대한 역사설비 스케쥴 데이터, 역사 외부의 환경에 대한 외부환경 데이터, 및 역사 내부의 환경에 대한 내부환경 데이터 중 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 자기조직맵을 이용한 철도 급전 시스템의 부하 예측 장치
|
| 3 |
3
제 1 항에 있어서, 상기 자기조직맵핑 모듈은 상기 입력함수와 뉴런과의 유클리디언 거리를 계산하여 계산된 상기 뉴런 중 최소 거리의 뉴런을 검색하고, 상기 입력함수의 가중치를 보정하여 전단의 가중치와 다음 가중치가 같은 값이 될 때까지 유사도에 따라 상기 입력함수를 그룹핑하는 것을 특징으로 하는 자기조직맵을 이용한 철도 급전 시스템의 부하 예측 장치
|
| 4 |
4
제 3 항에 있어서, 상기 자기조직맵핑 모듈은 상기 입력함수를 상기 자기조직맵에 맵핑시켜 그룹핑시키고 그룹핑된 상기 입력함수 중 유사도가 가장 높은 어느 하나를 바탕으로 철도 부하를 선택하는 것을 특징으로 하는 자기조직맵을 이용한 철도 급전 시스템의 부하 예측 장치
|
| 5 |
5
부하 데이터를 수집하는 단계; 수집된 상기 부하 데이터 중 기 설정된 입력함수를 자기조직맵에 맵핑시켜 상기 입력함수를 그룹핑하는 단계; 및 그룹핑된 상기 입력함수를 바탕으로 철도 부하를 예측하는 단계를 포함하는 자기조직맵을 이용한 철도 급전 시스템의 부하 예측 방법
|
| 6 |
6
제 5 항에 있어서, 상기 부하 데이터는 변전소로부터 철도차량과 역사설비에 공급되는 변전소의 전력 데이터, 상기 철도차량의 운행에 대한 철도차량 스케쥴 데이터, 역사설비부하 운영에 대한 역사설비 스케쥴 데이터, 역사 외부의 환경에 대한 외부환경 데이터, 및 역사 내부의 환경에 대한 내부환경 데이터 중 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 자기조직맵을 이용한 철도 급전 시스템의 부하 예측 방법
|
| 7 |
7
제 5 항에 있어서, 상기 입력함수를 그룹핑하는 단계는, 상기 입력함수와 뉴런과의 유클리디언 거리를 계산하여 계산된 상기 뉴런 중 최소 거리의 뉴런을 검색하고, 상기 입력함수의 가중치를 보정하여 전단의 가중치와 다음 가중치가 같은 값이 될 때까지 유사도에 따라 상기 입력함수를 그룹핑하는 것을 특징으로 하는 자기조직맵을 이용한 철도 급전 시스템의 부하 예측 방법
|
| 8 |
8
제 5 항에 있어서, 상기 철도 부하를 예측하는 단계는, 상기 입력함수를 상기 자기조직맵에 맵핑시켜 그룹핑시키고 그룹핑된 상기 입력함수 중 유사도가 가장 높은 어느 하나를 바탕으로 철도 부하를 선택하는 것을 특징으로 하는 자기조직맵을 이용한 철도 급전 시스템의 부하 예측 방법
|
