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전력 수요 예측 방법 및 그 시스템

  • 기술번호 : KST2019004998
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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 전력 수요 예측 시스템이 개시된다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 전력 수요 예측 시스템은 시간대 별 전력 소비 정보와 예측하고자 하는 시간대를 위한 기준 전력 정보를 포함하는 전력 정보를 수집하는 전력 정보 수집부, 상기 기준 전력 정보와, 상기 시간대 별 전력 소비 정보를 비교하여 각각의 상관도를 분석하는 정보 분석부, 상관도 분석 결과에 따라 상관도가 상대적으로 높은 시간대의 전력 소비 정보를 전력 수요 예측 모델 생성을 위한 입력으로 선택하여 전력 수요 예측 모델을 생성하는 예측 모델 생성부 및 상기 전력 수요 예측 모델을 통해 예측하고자 하는 시간대의 전력 수요를 예측하는 전력 수요 예측부를 포함한다.
Int. CL H02J 3/00 (2006.01.01)
CPC H02J 3/00(2013.01) H02J 3/00(2013.01) H02J 3/00(2013.01) H02J 3/00(2013.01)
출원번호/일자 1020170146671 (2017.11.06)
출원인 광주과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0051243 (2019.05.15) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.09.18)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광주과학기술원 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 황의석 광주광역시 북구
2 송준호 광주광역시 북구
3 박강구 광주광역시 북구
4 오근우 광주광역시 북구
5 윤승욱 광주광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김기문 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** *층 (역삼동 현죽빌딩)(한미르특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.11.06 수리 (Accepted) 1-1-2017-1098282-91
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2020.09.18 수리 (Accepted) 1-1-2020-0993990-61
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번호 청구항
1 1
시간대 별 전력 소비 정보와 예측하고자 하는 시간대를 위한 기준 전력 정보를 포함하는 전력 정보를 수집하는 전력 정보 수집부;상기 기준 전력 정보와, 상기 시간대 별 전력 소비 정보를 비교하여 각각의 상관도를 분석하는 정보 분석부;상관도 분석 결과에 따라 상관도가 상대적으로 높은 시간대의 전력 소비 정보를 전력 수요 예측 모델 생성을 위한 입력으로 선택하여 전력 수요 예측 모델을 생성하는 예측 모델 생성부; 및상기 전력 수요 예측 모델을 통해 예측하고자 하는 시간대의 전력 수요를 예측하는 전력 수요 예측부를 포함하는전력 수요 예측 시스템
2 2
제 1 항에 있어서,상기 기준 전력 정보는 예측하고자 하는 날로부터 과거로 2일간의 전력 소비 정보의 평균인전력 수요 예측 시스템
3 3
제 1 항에 있어서,상기 정보 분석부는 기준 전력 정보와 전력 소비 정보간의 상호 정보량(mutual information)을 시간대별로 획득하고, 획득한 시간대별 상호 정보량 가장 큰 것부터 순위를 매긴 후, 가장 높은 순위부터 차례로 임의의 개수의 시간대별 전력 정보를 전력 수요 예측 모델을 위한 입력값으로 선택하는전력 수요 예측 시스템
4 4
제 3 항에 있어서,상기 정보 분석부는 내림차순으로 정렬된 시간대에서 가장 높은 상호 정보 량을 기준으로 가장 높은 상호 정보량과의 차이가 임계값 이하인 상호 정보량을 갖는 시간대까지의 전력 소비 정보를 전력 수요 예측 모델을 위한 입력값으로 선택하는전력 수요 예측 시스템
5 5
제 1 항에 있어서,상기 예측 모델 생성부는 AR(autoregressive) 모델, ARIMA(autoregressive integrated moving average) 모델 또는 ARMA(autoregressive moving average) 모델 중 어느 하나를 통해 전력 수요 예측 모델을 생성하는전력 수요 예측 시스템
6 6
제 1 항에 있어서,비전력 정보를 수집하는 비전력 정보 수집부를 더 포함하고,상기 예측 모델 생성부는 전력 정보에 기초한 선형 전력 수요 예측 모델에 비전력 정보에 기초한 비선형 예측 모델를 결합한 전력 수요 예측 모델을 생성하는전력 수요 예측 시스템
7 7
시간대 별 전력 소비 정보와 예측하고자 하는 시간대를 위한 기준 전력 정보를 포함하는 전력 정보를 수집하는 단계;상기 기준 전력 정보와 상기 시간대 별 전력 소비 정보를 비교하여 각각의 상관도를 분석하는 단계;상관도 분석 결과에 따라 상관도가 상대적으로 높은 시간대의 전력 소비 정보를 전력 수요 예측 모델 생성을 위한 입력으로 선택하여 전력 수요 예측 모델을 생성하는 단계; 및상기 전력 수요 예측 모델을 통해 예측하고자 하는 시간대의 전력 수요를 예측하는 단계를 포함하는전력 수요 예측 방법
8 8
제 7 항에 있어서,상기 기준 전력 정보는 예측하고자 하는 날로부터 과거로 2일간의 전력 소비 정보의 평균인전력 수요 예측 방법
9 9
제 7 항에 있어서,상기 상관도 분석 결과에 따라 상관도가 상대적으로 높은 시간대의 전력 소비 정보를 전력 수요 예측 모델 생성을 위한 입력으로 선택하여 전력 수요 예측 모델을 생성하는 단계는,기준 전력 정보와 전력 소비 정보간의 상호 정보량(mutual information)을 시간대별로 획득하고, 획득한 시간대별 상호 정보량을 가장 큰 것부터 순위를 매긴 후, 가장 높은 순위부터 차례로 임의의 개수의 시간대별 전력 정보를 전력 수요 예측 모델을 위한 입력값으로 선택하는 단계를 포함하는전력 수요 예측 방법
10 10
제 9 항에 있어서,가장 높은 순위부터 차례로 임의의 개수를 전력 수요 예측 모델을 위한 입력값으로 선택하는 단계는내림차순으로 정렬된 시간대에서 가장 높은 상호 정보 량을 기준으로 가장 높은 상호 정보량과의 차이가 임계값 이하인 상호 정보량을 갖는 시간대까지의 전력 소비 정보를 전력 수요 예측 모델을 위한 입력값으로 선택하는전력 수요 예측 방법
11 11
제 7 항에 있어서,상기 전력 수요 예측 모델을 생성하는 단계는AR(autoregressive) 모델, ARIMA(autoregressive integrated moving average) 모델 또는 ARMA(autoregressive moving average) 모델 중 어느 하나를 통해 전력 수요 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는전력 수요 예측 방법
12 12
제 7 항에 있어서,비전력 정보를 수집하는 단계를 더 포함하고,상기 전력 수요 예측 모델을 생성하는 단계는전력 정보에 기초한 선형 전력 수요 예측 모델에 비전력 정보에 기초한 비선형 예측 모델를 결합한 전력 수요 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는전력 수요 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.