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소정 기간의 기상정보 및 과거 전기 부하 데이터를 수집하는 수집부; 시계열 데이터를 2차원 공간의 연속적인 데이터로 변환하는 전처리부;오토인코더를 이용하여 상기 기상정보와 상기 연속적인 데이터로부터 잠재 변수를 추출하는 특징 추출부; 및상기 추출된 잠재 변수 및 상기 과거 전기 부하 데이터를 이용하여 부하 예측 모델을 생성하는 부하 예측 모델 생성부를 포함하는 부하 예측 장치
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제1항에 있어서, 상기 부하 예측 모델에 기초하여 단기 부하를 예측하는 부하 예측부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 부하 예측 장치
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제1항에 있어서, 상기 기상정보는 온도, 습도, 강수량, 풍속, 상대습도, 일조시간, 구름량, 불쾌지수(Temperature Humidity Index: THI), 바람냉각지수(Wind Chill Index: WCI) 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 불쾌지수는 상기 온도 및 습도를 이용하여 산출되고, 상기 바람냉각지수는 온도 및 풍속을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 부하 예측 장치
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제1항에 있어서, 상기 시계열 데이터는 분(minute), 시(hour), 일(day), 월(month), 주(week) 중 적어도 하나를 포함하는 1차원 데이터이고, 상기 전처리부는, 상기 1차원 데이터에 sin 함수와 cos 함수를 각각 적용하여, 상기 1차원 데이터를 2차원 공간의 연속적인 데이터로 변환하는 것을 특징으로 하는 부하 예측 장치
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제1항에 있어서, 상기 특징 추출부는, 상기 오토인코더 기반으로 기상정보, 상기 연속적인 데이터 및 건물 특성 정보에 대한 바이너리 데이터에서 잠재 변수를 추출하는 것을 특징으로 하는 부하 예측 장치
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제1항에 있어서, 상기 부하 예측 모델 생성부는, 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 상기 부하 예측 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 부하 예측 장치
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부하 예측 장치가 부하를 예측하는 방법에 있어서, 소정 기간의 기상정보 및 과거 전기 부하 데이터를 수집하는 단계; 시계열 데이터를 2차원 공간의 연속적인 데이터로 변환하는 단계;오토인코더를 이용하여 상기 기상정보와 상기 연속적인 데이터로부터 잠재 변수를 추출하는 단계; 및상기 추출된 잠재 변수 및 상기 과거 전기 부하 데이터를 이용하여 부하 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는 부하 예측 방법
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제7항에 있어서, 상기 부하 예측 모델에 기초하여 단기 부하를 예측하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 부하 예측 방법
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제7항에 있어서, 상기 기상정보는 온도, 습도, 강수량, 풍속, 상대습도, 일조시간, 구름량, 불쾌지수(Temperature Humidity Index: THI), 바람냉각지수(Wind Chill Index: WCI) 중 적어도 하나를 포함하고, 상기 불쾌지수는 상기 온도 및 습도를 이용하여 산출되고, 상기 바람냉각지수는 온도 및 풍속을 이용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 부하 예측 방법
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제7항에 있어서, 상기 시계열 데이터는 분(minute), 시(hour), 일(day), 월(month), 주(week) 중 적어도 하나를 포함하는 1차원 데이터이고, 상기 2차원 공간의 연속적인 데이터는, 상기 1차원 데이터에 sin 함수와 cos 함수를 각각 적용하여 생성된 것을 특징으로 하는 부하 예측 방법
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제7항에 있어서, 상기 잠재 변수는 상기 오토인코더 기반으로 기상정보, 상기 연속적인 데이터 및 건물 특성 정보에 대한 바이너리 데이터에서 추출되는 것을 특징으로 하는 부하 예측 방법
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제7항에 있어서, 상기 부하 예측 모델은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 생성되는 것을 특징으로 하는 부하 예측 방법
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