맞춤기술찾기

이전대상기술

전력 수요 예측 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020016492
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 LSTM(Long short term memory) 및 RMSE(Root mean square error)를 이용하여 전력 수요량 피크값이 고려된 전력 수요량을 예측하는 전력 수요 예측 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 실시 예에 따른 전력 수요 예측 장치는 수용가로부터 전력 데이터를 수신하는 데이터 수신부와, 상기 전력 데이터를 이용하여 상기 수용가의 전력 수요량을 예측하기 위한 예측 모델을 생성하는 모델 생성부와, 상기 예측 모델을 이용하여 상기 예측 모델에 의해 출력되는 제1예측 데이터와 실제 전력 수요량의 편차가 최소화되도록 상기 제1예측 데이터를 보정하여 제2예측 데이터를 생성하는 제1데이터 보정부와, 상기 제2예측 데이터의 값이 상기 실제 전력 수요량보다 작은 경우 상기 제2예측 데이터를 재보정하여 제3예측 데이터를 생성하는 제2데이터 보정부와, 상기 제2예측 데이터 및 상기 제3예측 데이터를 기초로 최종 예측 데이터를 생성하는 예측부를 포함한다.
Int. CL H02J 3/00 (2006.01.01)
CPC H02J 3/00(2013.01) H02J 3/00(2013.01) H02J 3/00(2013.01)
출원번호/일자 1020190054146 (2019.05.09)
출원인 한국전력공사, 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0129558 (2020.11.18) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.05.09)
심사청구항수 8

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국전력공사 대한민국 전라남도 나주시
2 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 이태억 대전광역시 유성구
2 최호진 대전광역시 유성구
3 이경호 대전광역시 유성구
4 홍철희 대전광역시 유성구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인 정안 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로 *** ***층(논현동,썬라이더빌딩)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.05.09 수리 (Accepted) 1-1-2019-0472886-76
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.07.09 수리 (Accepted) 4-1-2019-5136129-26
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5136893-80
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.03.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.03.27 수리 (Accepted) 4-1-2020-5072225-46
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
7 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.05.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0135463-45
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.09.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0635096-18
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.11.16 수리 (Accepted) 1-1-2020-1226421-59
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.11.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1226422-05
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
수용가로부터 전력 데이터를 수신하는 데이터 수신부;상기 전력 데이터를 이용하여 상기 수용가의 전력 수요량을 예측하기 위한 예측 모델을 생성하는 모델 생성부;상기 예측 모델을 이용하여 상기 예측 모델에 의해 출력되는 제1예측 데이터와 실제 전력 수요량의 편차가 최소화되도록 상기 제1예측 데이터를 보정하여 제2예측 데이터를 생성하는 제1데이터 보정부;상기 제2예측 데이터의 값이 상기 실제 전력 수요량보다 작은 경우 상기 제2예측 데이터를 재보정하여 제3예측 데이터를 생성하는 제2데이터 보정부;상기 제2예측 데이터 및 상기 제3예측 데이터를 기초로 최종 예측 데이터를 생성하는 예측부;를 포함하는 전력 수요 예측 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 전력 데이터는 시계열 데이터이며, 시간대별 전력 사용량, 각 콘센트 별 전력 사용량, 지역별 전력 사용량을 포함하는 전력 수요 예측 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 제1데이터 보정부는 상기 제1예측 데이터를 상기 예측 모델의 입력으로 이용하는 피드백 작용을 통해 상기 제1예측 데이터를 보정하는 전력 수요 예측 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 제1데이터 보정부는 수학식 1을 통해 상기 제1예측 데이터와 상기 실제 전력 수요량의 편차를 산출하고,[수학식 1]L은 상기 제1예측 데이터와 상기 실제 전력 수요량의 편차이고, t는 시간, M은 상수이고, 는 상기 실제 전력 수요량이고, 는 상기 제1예측 데이터인, 전력 수요 예측 장치
5 5
제1항에 있어서,상기 제2데이터 보정부는 수학식 2를 통해 상기 제3예측 데이터를 생성하고,[수학식 2]는 상기 제3예측 데이터이고, 는 상수이고, 는 상기 제2예측 데이터이고, 는 상기 실제 전력 수요량인, 전력 수요 예측 장치
6 6
제1항에 있어서,상기 제2데이터 보정부는 상기 제2예측 데이터의 값이 상기 실제 전력 수요량보다 커지도록 보정하는, 전력 수요 예측 장치
7 7
제1항에 있어서,상기 최종 예측 데이터의 값들은 상기 실제 전력 수요량보다 큰, 전력 수요 예측 장치
8 8
수용가로부터 수신한 전력 데이터를 이용하여 상기 수용가의 전력 수요량을 예측하기 위한 예측 모델을 생성하는 단계;상기 예측 모델을 이용하여 상기 예측 모델에 의해 출력되는 제1예측 데이터와 실제 전력 수요량의 편차가 최소화되도록 상기 제1예측 데이터를 보정하여 제2예측 데이터를 생성하는 단계;상기 제2예측 데이터의 값이 상기 실제 전력 수요량보다 작은 경우 상기 제2예측 데이터를 재보정하여 제3예측 데이터를 생성하는 단계;상기 제2예측 데이터 및 상기 제3예측 데이터를 기초로 최종 예측 데이터를 생성하는 단계;를 포함하는 전력 수요 예측 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 전력 데이터는 시계열 데이터이며, 시간대별 전력 사용량, 각 콘센트 별 전력 사용량, 지역별 전력 사용량을 포함하는 전력 수요 예측 방법
10 10
제8항에 있어서,상기 제2예측 데이터를 생성하는 단계는, 상기 제1예측 데이터를 상기 예측 모델의 입력으로 이용하는 피드백 작용을 통해 상기 제1예측 데이터를 보정하는 전력 수요 예측 방법
11 11
제8항에 있어서,상기 제2예측 데이터를 생성하는 단계는, 수학식 1을 통해 상기 제1예측 데이터와 상기 실제 전력 수요량의 편차를 산출하고,[수학식 1]L은 상기 제1예측 데이터와 상기 실제 전력 수요량의 편차이고, t는 시간, M은 상수이고, 는 상기 실제 전력 수요량이고, 는 상기 제1예측 데이터인, 전력 수요 예측 방법
12 12
제8항에 있어서,상기 제3예측 데이터를 생성하는 단계는,수학식 2를 통해 상기 제3예측 데이터를 생성하고,[수학식 2]는 상기 제3예측 데이터이고, 는 상수이고, 는 상기 제2예측 데이터이고, 는 상기 실제 전력 수요량인, 전력 수요 예측 방법
13 13
제8항에 있어서,상기 제3예측 데이터를 생성하는 단계는,상기 제2예측 데이터의 값이 상기 실제 전력 수요량의 값보다 커지도록 보정하는, 전력 수요 예측 방법
14 14
제8항에 있어서,상기 최종 예측 데이터의 값들은 상기 실제 전력 수요량보다 큰, 전력 수요 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.