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자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019007421
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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 발명은 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 각 고객별로 일정 시간 단위의 전력 사용량을 측정한 검침 데이터를 수집하는 검침 데이터 수집부, 각 고객별로 산출된 일정 시간 단위의 전력 사용량의 평균값으로부터 일일 평균 부하곡선을 생성하는 부하 계산부, 일일 평균 부하곡선을 정규화하는 전처리부, 및 K-means 처리기를 통해 전처리부에 의해 정규화된 일일 평균 부하곡선에 대한 군집화를 수행하여 하나 이상의 군집들을 생성하는 군집화부를 포함하고, 군집화부는 생성된 군집수가 최종 목표 군집수에 도달할 때까지 각 군집의 일일 평균 부하곡선과 각 군집의 일일 평균 부하곡선들로부터 계산된 일일 대표 부하패턴의 오차가 큰 군집을 소규모 군집들로 분할하여, 군집수가 최종 목표 군집수에 도달 시 최종 확정된 군집의 대표 부하 패턴을 생성한다.
Int. CL G06F 9/44 (2018.01.01) G06Q 50/06 (2012.01.01)
CPC G06F 11/3404(2013.01) G06F 11/3404(2013.01) G06F 11/3404(2013.01) G06F 11/3404(2013.01)
출원번호/일자 1020090080069 (2009.08.27)
출원인 한국전력공사
등록번호/일자 10-1070368-0000 (2011.09.28)
공개번호/일자 10-2011-0022460 (2011.03.07) 문서열기
공고번호/일자 (20111005) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.08.27)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전력공사 대한민국 전라남도 나주시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김영일 대한민국 대전광역시 유성구
2 신진호 대한민국 대전광역시 유성구
3 고종민 대한민국 대전광역시 유성구
4 송재주 대한민국 대전광역시 유성구
5 이봉재 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 한양빌딩 (도곡동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사유트론 충청북도 청주시 흥덕구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2009.08.27 수리 (Accepted) 1-1-2009-0527719-93
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2010.04.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2010.05.19 수리 (Accepted) 9-1-2010-0032258-47
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.02.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0085116-21
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.04.14 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0275321-95
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.04.14 수리 (Accepted) 1-1-2011-0275319-03
7 등록결정서
Decision to grant		 2011.09.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0553500-51
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.16 수리 (Accepted) 4-1-2014-5153448-46
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.09 수리 (Accepted) 4-1-2019-5136129-26
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5136893-80
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.03.27 수리 (Accepted) 4-1-2020-5072225-46
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
각 고객별로 일정 시간 단위의 전력 사용량을 측정한 검침 데이터를 수집하는 검침 데이터 수집부; 상기 각 고객별로 산출된 상기 일정 시간 단위의 전력 사용량의 평균값으로부터 일일 평균 부하곡선을 생성하는 부하 계산부; 상기 일일 평균 부하곡선을 정규화하는 전처리부; 및 K-means 처리기를 통해 상기 전처리부에 의해 정규화된 상기 일일 평균 부하곡선에 대한 군집화를 수행하여 하나 이상의 군집들을 생성하는 군집화부;를 포함하고, 상기 군집화부는, 생성된 군집수가 최종 목표 군집수에 도달할 때까지 각 군집의 일일 평균 부하곡선과 상기 각 군집의 일일 평균 부하곡선들로부터 계산된 일일 대표 부하패턴 사이의 오차가 큰 군집을 소규모 군집들로 분할하여, 상기 군집수가 상기 최종 목표 군집수에 도달 시 최종 확정된 군집의 대표 부하패턴을 생성하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 장치
2 2
청구항 1에 있어서, 상기 군집화부는, 상기 군집을 소규모 군집들로 분할하기 전에, 현재 군집수, 최종 목표 군집수, 소규모 군집들로 분할 시 몇 개의 소규모 군집들로 분할할 것인가를 나타내는 소군집 분할 개수, 및 군집 허용 최소 고객수 중 하나 이상의 정보를 상기 K-means 처리기에서 K-means 알고리즘의 초기값으로 입력하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 장치
3 3
청구항 2에 있어서, 상기 K-means 처리기는, 상기 군집을 소규모 군집들로 분할하는 경우, 상기 군집을 상기 K-means 알고리즘의 초기값으로 입력된 상기 소군집 분할 개수만큼 분할하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 장치
4 4
청구항 1에 있어서, 상기 K-means 처리기는, 상기 각 군집에 속한 일일 평균 부하곡선들의 동일 시각에 대한 평균값을 계산하여 일일 대표 부하패턴을 계산하고, 상기 각 군집에 속한 각 고객의 일일 평균 부하곡선과 상기 일일 대표 부하패턴과의 오차로부터 상기 일일 대표 부하패턴의 평균 오차를 계산하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 장치
5 5
청구항 4에 있어서, 상기 군집화부는, 군집 허용 최소 고객수 보다 고객수가 많은 군집 중에서 상기 일일 대표 부하패턴의 평균 오차가 가장 큰 군집을 선택하여 소규모 군집들로 분할하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 장치
6 6
청구항 1에 있어서, 상기 군집화부는, 현재 분할된 군집수가 최종 목표 군집수에 도달하면, 상기 K-means 처리기에 의해 현재까지 분할된 군집을 최종 군집으로 확정하고, 상기 최종 군집의 일일 대표 부하패턴을 최종 대표 부하패턴으로 사용하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 장치
7 7
청구항 1에 있어서, 상기 부하 계산부는, 상기 검침 데이터에 근거하여 상기 각 고객에 대한 일정 시간 단위의 일일 부하곡선을 생성하고, 상기 일일 부하곡선에서 동일한 시각에 대한 상기 전력 사용량의 평균값을 계산하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 장치
8 8
청구항 1에 있어서, 상기 전처리부는, 상기 일일 평균 부하곡선의 최대값이 1이 되도록 정규화하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 장치
9 9
청구항 1에 있어서, 상기 군집을 소규모 군집들로 분할하는 소규모 군집화 수행 정보 및 상기 일일 대표 부하패턴 관련 정보가 저장되는 저장부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 장치
10 10
각 고객별로 일정 시간 단위의 전력 사용량을 측정한 검침 데이터를 수집하여 일정 시간 단위의 전력 사용량의 평균값으로부터 일일 평균 부하곡선을 계산하는 단계; 상기 일일 평균 부하곡선을 정규화하는 단계; K-means 처리기를 통해 상기 정규화된 일일 평균 부하곡선에 대한 군집화를 수행하여 하나 이상의 군집들을 생성하는 단계; 상기 생성하는 단계에서 생성된 군집수가 최종 목표 군집수에 도달할 때까지 각 군집의 일일 평균 부하곡선과 상기 각 군집의 일일 평균 부하곡선들로부터 계산된 일일 대표 부하패턴의 오차가 큰 군집을 소규모 군집들로 분할하는 단계; 및 상기 군집수가 상기 최종 목표 군집수에 도달 시 최종 확정된 군집의 대표 부하패턴을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 방법
11 11
청구항 10에 있어서, 상기 소규모 군집들로 분할하는 단계 이전에, 현재 군집수, 최종 목표 군집수, 소규모 군집들로 분할 시 몇 개의 소규모 군집들로 분할할 것인가를 나타내는 소군집 분할 개수, 및 군집 허용 최소 고객수 중 하나 이상의 정보를 상기 K-means 처리기에서 K-means 알고리즘의 초기값으로 입력하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 방법
12 12
청구항 11에 있어서, 상기 소규모 군집들로 분할하는 단계는, 상기 군집을 상기 K-means 알고리즘의 초기값으로 입력된 상기 소군집 분할 개수만큼 분할하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 방법
13 13
청구항 10에 있어서, 상기 소규모 군집들로 분할하는 단계는, 상기 각 군집에 속한 일일 평균 부하곡선들의 동일 시각에 대한 평균값을 계산하여 상기 일일 대표 부하패턴을 계산하는 단계; 및 상기 각 군집에 속한 각 고객의 일일 평균 부하곡선과 상기 일일 대표 부하패턴과의 오차로부터 상기 일일 대표 부하패턴의 평균 오차를 계산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 방법
14 14
청구항 13에 있어서, 상기 소규모 군집들로 분할하는 단계 수행 시, 군집 허용 최소 고객수보다 고객수가 많은 군집 중에서 상기 일일 대표 부하패턴의 평균 오차가 가장 큰 군집을 선택하여 상기 K-means 처리기로 전달하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 방법
15 15
청구항 10에 있어서, 상기 대표 부하패턴을 생성하는 단계는, 현재 분할된 군집수가 상기 최종 목표 군집수에 도달하면, 상기 K-means 처리기에 의해 현재까지 분할된 군집을 최종 군집으로 확정하고, 상기 최종 군집의 일일 대표 부하패턴을 최종 대표 부하패턴으로 확정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 방법
16 16
청구항 10에 있어서, 상기 계산하는 단계에서, 상기 검침 데이터에 근거하여 상기 각 고객에 대한 일정 시간 단위의 일일 부하곡선을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 방법
17 17
청구항 10에 있어서, 상기 정규화하는 단계는, 상기 일일 평균 부하곡선의 최대값이 1이 되도록 정규화하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 데이터를 이용한 전력 고객 군집화 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.