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예측 정확도 피드백을 적용한 전력사용 예측 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019008729
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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 예측 정확도 피드백을 적용한 전력사용 예측 장치 및 방법을 제공한다. 전력사용 예측 장치는 장기간 전력 사용량을 예측하기 위해 설정된 훈련기간 동안의 실제 전력사용량을 이용하여 예측일에 대한 예측 전력사용량을 산출하며, 확률기반 신경망에 기초하여 예측일 이전의 피드백 윈도우를 생성하여 예측일에 대한 피드백 값을 예측하는 확률기반 신경망 훈련부 및 확률기반 신경망 훈련부로부터 예측 전력사용량과 예측일에 대한 피드백 값을 전달받으며, 예측 전력사용량과 예측일에 대한 피드백 값을 이용하여 예측일에 대한 최종 예측 전력사용량을 산출하는 장기 전력사용량 예측부를 포함하며, 장기 전력사용량 예측부는 예측일에 대한 피드백 값을 추가한 피드백 윈도우를 이용하여 예측일 이후의 다음 예측일의 최종 예측 전력사용량을 산출한다.
Int. CL G05B 13/04 (2006.01.01) G01R 22/10 (2006.01.01)
CPC G05B 13/048(2013.01) G05B 13/048(2013.01) G05B 13/048(2013.01)
출원번호/일자 1020100094842 (2010.09.29)
출원인 한국전력공사
등록번호/일자 10-1025788-0000 (2011.03.23)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20110404) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2010.09.29)
심사청구항수 13

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 고종민 대한민국 대전광역시 유성구
3 송재주 대한민국 대전광역시 유성구
4 양일권 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 주식회사 심시스글로벌 서울특별시 서초구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2010.09.29 수리 (Accepted) 1-1-2010-0629955-34
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2010.10.04 수리 (Accepted) 1-1-2010-0640413-14
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2010.10.05 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2010.10.12 수리 (Accepted) 9-1-2010-0061299-88
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2010.11.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0537467-21
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)		 2011.01.25 수리 (Accepted) 1-1-2011-0061497-03
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.01.25 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0061498-48
8 등록결정서
Decision to grant		 2011.03.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0154227-98
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.16 수리 (Accepted) 4-1-2014-5153448-46
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.09 수리 (Accepted) 4-1-2019-5136129-26
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5136893-80
12 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
장기간 전력 사용량을 예측하기 위해 설정된 훈련기간 동안의 실제 전력사용량을 이용하여 예측일에 대한 제1 예측 전력사용량을 산출하며, 확률기반 신경망에 기초하여 상기 예측일 이전의 피드백 윈도우를 생성하여 상기 예측일에 대한 피드백 값을 예측하는 확률기반 신경망 훈련부; 및상기 확률기반 신경망 훈련부로부터 상기 제1 예측 전력사용량과 상기 예측일에 대한 피드백 값을 전달받으며, 상기 제1 예측 전력사용량과 상기 예측일에 대한 피드백 값을 이용하여 상기 예측일에 대한 최종 예측 전력사용량의 값으로 제2 예측 전력사용량을 산출하는 장기 전력사용량 예측부를 포함하며,상기 장기 전력사용량 예측부는,상기 예측일에 대한 피드백 값을 추가한 상기 피드백 윈도우를 이용하여 상기 예측일 이후의 다음 예측일에 대한 최종 예측 전력사용량의 값으로 제3 예측 전력사용량을 산출하는 전력사용 예측 장치
2 2
청구항 1에 있어서,상기 확률기반 신경망 훈련부는,상기 실제 전력사용량, 훈련 시작일, 훈련 종료일, 상기 피드백 윈도우의 크기 및 상기 제1 예측 전력사용량을 계산하기 위한 가중치를 포함하는 훈련 기본 정보를 입력 받는 훈련정보 수신부; 및상기 실제 전력사용량과 상기 가중치를 이용하여 상기 예측일에 대한 상기 제1 예측 전력사용량을 산출하는 예측 전력사용량 계산부를 포함하는 전력사용 예측 장치
3 3
청구항 2에 있어서,상기 예측 전력사용량 계산부는,상기 훈련기간에 포함되는 각 주 별 동일한 요일의 실제 전력사용량에 상기 각 주에 대응하여 입력된 상기 가중치를 각각 곱한 후 그 결과를 더하여 상기 제1 예측 전력사용량을 산출하는 전력사용 예측 장치
4 4
청구항 2에 있어서,상기 확률기반 신경망 훈련부는,상기 예측일부터 상기 피드백 윈도우의 크기만큼의 이전 일을 피드백 윈도우 시작일로 설정하고, 상기 피드백 윈도우 시작일부터 상기 예측일 전날까지 일별로 상기 제1 예측 전력사용량을 산출하여 상기 피드백 윈도우를 생성하는 피드백 윈도우 생성부; 및상기 확률기반 신경망에 기초한 상기 피드백 윈도우와 상기 피드백 윈도우의 크기를 이용하여 상기 예측일에 대한 피드백 값을 예측하는 신경망 모델 수행부를 포함하는 전력사용 예측 장치
5 5
청구항 4에 있어서,상기 피드백 윈도우 생성부는,상기 피드백 윈도우 시작일부터 상기 예측일 전날까지의 실제 전력사용량에 따라 일별로 산출된 상기 제1 예측 전력사용량을 일별 실제 전력사용량으로 각각 나누어 상기 피드백 윈도우를 생성하는 전력사용 예측 장치
6 6
청구항 4에 있어서,상기 신경망 모델 수행부는,상기 예측일 전날부터 상기 피드백 윈도우의 크기만큼의 이전 일까지의 상기 피드백 윈도우의 값을 이용하여 상기 예측일에 대한 피드백 값을 예측하는 전력사용 예측 장치
7 7
청구항 1에 있어서,상기 장기 전력사용량 예측부는,상기 제1 예측 전력사용량과 상기 예측일에 대한 피드백 값을 곱하여 상기 예측일에 대한 상기 제2 예측 전력사용량을 산출하는 전력사용 예측 장치
8 8
청구항 2에 있어서,상기 피드백 윈도우의 배열은 상기 피드백 윈도우의 크기만큼 유지되며,상기 장기 전력사용량 예측부는,상기 피드백 윈도우의 배열에서 상기 예측일을 기준으로 가장 이전 피드백 값을 제거하고 상기 예측일에 대한 피드백 값을 추가하는 전력사용 예측 장치
9 9
피드백 윈도우를 적용하여 장기간 전력 사용량을 예측하는 방법에 있어서,훈련기간 동안의 실제 전력사용량을 이용하여 예측일에 대한 제1 예측 전력사용량을 산출하는 단계;확률기반 신경망에 기초하여 상기 훈련기간 동안의 피드백 윈도우를 생성하여 상기 예측일에 대한 피드백 값을 예측하는 단계;상기 제1 예측 전력사용량과 상기 예측일에 대한 피드백 값을 이용하여 상기 예측일에 대한 최종 예측 전력사용량의 값으로 제2 예측 전력사용량을 산출하는 단계; 및상기 피드백 윈도우에 상기 예측일에 대한 피드백 값을 추가하여 상기 예측일 이후의 다음 예측일에 대한 최종 예측 전력사용량의 값으로 제3 예측 전력사용량을 산출하는 단계를 포함하는 전력사용 예측 방법
10 10
청구항 9에 있어서,상기 제1 예측 전력사용량을 산출하는 단계는,상기 실제 전력사용량, 상기 피드백 윈도우의 크기 및 상기 제1 예측 전력사용량을 계산하기 위한 가중치를 포함하는 훈련 기본 정보를 입력 받는 단계;상기 훈련기간에 포함되는 각 주 별 동일 요일의 상기 실제 전력사용량과 상기 각 주에 대응하여 입력된 상기 가중치를 곱하는 단계; 및상기 곱한 결과를 더하여 상기 예측일에 대한 상기 제1 예측 전력사용량을 산출하는 단계를 포함하는 전력사용 예측 방법
11 11
청구항 10에 있어서,상기 피드백 값을 예측하는 단계는,상기 예측일부터 상기 피드백 윈도우의 크기만큼의 이전 일을 피드백 윈도우 시작일로 설정하는 단계;상기 피드백 윈도우 시작일부터 상기 예측일 전날까지 일별로 상기 제1 예측 전력사용량을 산출하고 일별 실제 전력사용량으로 각각 나누어 상기 피드백 윈도우를 생성하는 단계; 및상기 확률기반 신경망에 기초한 상기 피드백 윈도우와 상기 피드백 윈도우의 크기를 이용하여 상기 예측일에 대한 피드백 값을 예측하는 단계를 포함하는 전력사용 예측 방법
12 12
청구항 9에 있어서,상기 예측일에 대한 최종 예측 전력사용량의 값으로 제2 예측 전력사용량을 산출하는 단계는,상기 제1 예측 전력사용량과 상기 예측일에 대한 피드백 값을 곱하여 상기 예측일에 대한 상기 제2 예측 전력사용량을 산출하는 단계를 포함하는 전력사용 예측 방법
13 13
청구항 9에 있어서,상기 다음 예측일에 대한 최종 예측 전력사용량의 값으로 제3 예측 전력사용량을 산출하는 단계는,상기 피드백 윈도우의 배열에서 상기 예측일을 기준으로 가장 이전 피드백 값을 제거하는 단계; 및상기 예측일에 대한 피드백 값을 추가하여 상기 예측일 이후의 다음 예측일에 대한 상기 제3 예측 전력사용량을 산출하는 단계를 포함하는 전력사용 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.