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마이크로그리드에 참여한 각 발전설비의 전력 수급 예측 모델을 탑재하여 전력 수급을 예측하고, 주기적으로 예측 모델의 가중치와 가중치 변화값을 통합운영서버로 전송하며, 상기 통합운영서버에서 업데이트된 학습 파라미터를 수신 받아 재학습을 진행하는 다수의 참여기관 서버; 및 상기 다수의 참여기관 서버에 탑재된 각 발전설비의 전력 수급 예측 모델을 탑재하고, 주기적으로 상기 다수의 참여기관 서버로부터 예측 모델의 가중치와 가중치 변화값을 수신 받아 전역 최적 모델을 재학습하여 전력 수급을 예측하며, 업데이트된 학습 파라미터를 상기 다수의 참여기관 서버로 전송하는 통합운영서버;를 포함하는 것을 특징으로 하는 마이크로그리드의 전력 수급 예측 장치
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제 1항에 있어서, 상기 통합운영서버는, 전송된 예측 모델의 가중치와 가중치 변화값을 평균하여 이전 학습 파라미터에 합산하여 학습 파라미터를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 마이크로그리드의 전력 수급 예측 장치
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제 1항에 있어서, 상기 다수의 참여기관 서버는 가중치와 가중치 변화값을 오토인코더를 통해 압축한 잠재변수 데이터를 상기 통합운영서버로 전송하고, 상기 통합운영서버는 상기 오토인코더를 통해 잠재변수 데이터로부터 가중치와 가중치 변화값을 복원하는 것을 특징으로 하는 마이크로그리드의 전력 수급 예측 장치
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제 1항에 있어서, 상기 다수의 참여기관 서버와 상기 통합운영서버는, 매 에포크(Epoch)마다 예측 모델을 재학습하는 것을 특징으로 하는 마이크로그리드의 전력 수급 예측 장치
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제 1항에 있어서, 상기 통합운영서버는, 실시간 예측 모델의 경우 상기 다수의 참여기관 서버의 학습 결과를 반영하지 않고 비동기식 모델 생성법으로 전력 수급을 예측하는 것을 특징으로 하는 마이크로그리드의 전력 수급 예측 장치
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다수의 참여기관 서버가 각각 마이크로그리드에 참여한 각 발전설비의 전력 수급 예측 모델을 기반으로 전력 수급을 예측하는 단계; 상기 다수의 참여기관 서버가 주기적으로 예측 모델의 가중치와 가중치 변화값을 통합운영서버로 전송하는 단계; 상기 통합운영서버가 주기적으로 상기 다수의 참여기관 서버로부터 예측 모델의 상기 가중치와 가중치 변화값을 수신 받는 단계; 상기 통합운영서버가 상기 다수의 참여기관 서버에 탑재된 각 발전설비의 전력 수급 예측 모델에 수신된 상기 가중치와 가중치 변화값을 적용하여 전역 최적 모델을 재학습하는 단계; 상기 통합운영서버가 전역 최적 모델을 기반으로 마이크로그리드의 전력 수급을 예측하는 단계; 상기 통합운영서버가 전역 최적 모델을 재학습하면서 업데이트된 학습 파라미터를 상기 다수의 참여기관 서버로 전송하는 단계; 및 상기 다수의 참여기관 서버가 상기 통합운영서버로부터 전송된 학습 파라미터를 수신 받아 재학습하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 마이크로그리드의 전력 수급 예측 방법
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제 6항에 있어서, 상기 학습 파라미터는, 상기 통합운영서버가 공유된 예측 모델의 상기 가중치와 가중치 변화값을 평균하여 이전 학습 파라미터에 합산하여 상기 학습 파라미터를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 마이크로그리드의 전력 수급 예측 방법
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제 6항에 있어서, 상기 가중치와 가중치 변화값을 상기 통합운영서버로 전송하는 단계는, 상기 다수의 참여기관 서버가 오토인코더의 인코더로 압축된 잠재변수 데이터를 전송하는 것을 특징으로 하는 마이크로그리드의 전력 수급 예측 방법
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제 8항에 있어서, 상기 다수의 참여기관 서버로부터 예측 모델의 상기 가중치와 가중치 변화값을 수신 받는 단계는, 상기 통합운영서버가 상기 다수의 참여기관 서버에서 전송한 상기 잠재변수 데이터를 수신하여, 상기 오토인코더의 디코더를 사용하여 상기 잠재변수 데이터로부터 상기 가중치와 가중치 변화값을 복원하는 것을 특징으로 하는 마이크로그리드의 전력 수급 예측 방법
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제 6항에 있어서, 상기 가중치와 가중치 변화값을 통합운영서버로 전송하는 단계는, 상기 다수의 참여기관 서버가 매 에포크(Epoch)마다 학습된 예측 모델의 상기 가중치와 가중치 변화값을 전송하는 것을 특징으로 하는 마이크로그리드의 전력 수급 예측 방법
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