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프로세서로 구현되는:선택된 전자 기기에 관한 전력 사용 패턴에 기초하여 K 개의 전력 부하 예측 모델 - 단 K는 자연수임 - 중 제1 예측 모델을 선택하는 선택부; 및상기 선택된 제1 예측 모델을 이용하여 소정 시간 이후의 수용가의 전력 사용량을 예측하는 예측부를 포함하고,상기 프로세서는 각각의 수용가에 관한 부하의 변동성을 계산하고, 상기 수용가의 부하의 변동성에 따라 결정된 예측 주기를 이용하여 반복적으로 상기 K 개의 전력 부하 예측 모델을 생성하고,상기 부하의 변동성은 상기 전력 사용량의 평균 예측값에 대한 상기 전력 사용량의 실제 변화량의 비율로 정의되는 전력 예측 장치
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제1항에 있어서,상기 선택부는 상기 전자 기기에 관한 전력 사용량의 피크값이 존재하는 시간 구간에 따라 상기 제1 예측 모델을 선택하는 전력 예측 장치
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제1항에 있어서,상기 선택부는 상기 전자 기기에 관한 소정 시간 동안의 평균 전력 사용량이 존재하는 전력 구간에 따라 상기 제1 예측 모델을 선택하는 전력 예측 장치
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제1항에 있어서,상기 K 개의 전력 부하 예측 모델은 상기 전자 기기의 전력 사용 패턴에 따라 K 개로 클러스터링된 학습 데이터를 이용하여 기계 학습되고, 상기 학습 데이터는 소정의 측정 주기에 따른 복수의 수용가의 전력 사용량을 포함하는 전력 예측 장치
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제4항에 있어서,상기 K는 시험 데이터를 통해 계산된 예측 정확도가 소정의 임계치 이상이 되도록 크기가 결정되고, 상기 K 개의 전력 부하 예측 모델은 결정된 K 개에 대응하는 클러스터링된 학습 데이터를 이용하여 기계 학습되는 전력 예측 장치
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학습 데이터에 기초하여 전력 부하와 임계치 이상의 상관 계수(correlation coefficient)를 갖는 전자 기기를 식별하는 단계;상기 식별된 전자 기기에 기초하여 기설정된 측정 주기를 따르는 상기 학습 데이터를 K 개의 클러스터로 할당하는 단계; 및상기 K 개의 클러스터 각각에 대응하는 학습 데이터를 이용하여 K 개의 전력 부하 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하고,상기 K 개의 전력 부하 예측 모델을 생성하는 단계는,각각의 수용가에 관한 부하의 변동성을 계산하는 단계; 및상기 수용가의 부하의 변동성에 따라 결정된 예측 주기를 이용하여 반복적으로 상기 K 개의 전력 부하 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하고,상기 부하의 변동성은 전력 사용량의 평균 예측값에 대한 상기 전력 사용량의 실제 변화량의 비율로 정의되는 전력 예측 방법
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제6항에 있어서,상기 K는 시험 데이터를 통해 계산된 각각의 전력 부하 예측 모델의 예측 정확도가 소정의 임계치 이상이 되도록 크기가 결정되는 전력 예측 방법
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제6항에 있어서,상기 K 개의 전력 부하 예측 모델을 생성하는 단계는,상기 수용가의 부하 변동성이 증가하는 경우에 측정 주기를 감소시키는 단계를 더 포함하는 전력 예측 방법
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제6항에 있어서,상기 K 개의 전력 부하 예측 모델을 생성하는 단계는,제1 예측 주기에 따라 생성된 K 개의 전력 부하 예측 모델의 예측 정확도를 계산하고, 상기 계산된 예측 정확도에 따라 변경된 제2 예측 주기를 이용하여 반복적으로 새로운 K 개의 전력 부하 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는 전력 예측 방법
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제6항에 있어서,상기 K 개의 전력 부하 예측 모델이 적용되는 수용가의 전력 부하 변동성에 따라 측정 주기를 설정하는 단계; 및상기 기설정된 측정 주기에 따라 복수의 수용가의 전력 사용량에 관한 학습 데이터를 수집하는 단계를 포함하는 전력 예측 방법
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제10항에 있어서,상기 측정 주기를 설정하는 단계는,제1 측정 주기에 따라 수집된 학습 데이터에 대응하는 K 개의 전력 부하 예측 모델의 예측 정확도를 계산하고, 상기 계산된 예측 정확도에 따라 제2 측정 주기를 새롭게 설정하는 단계를 더 포함하는 전력 예측 방법
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제7항에 있어서,상기 전자 기기를 식별하는 단계는,특정 수용가에 연관되는 학습 데이터에서 우선 순위가 높은 순서대로 소정 범위 내에 존재하는 복수의 전자 기기를 식별하는 단계를 포함하는 전력 예측 방법
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