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일반 로드 프로파일 및 잔류 로드 프로파일을 추출하기 위해 로 데이터(raw data)를 클러스터링하는 단계; 추출된 일반 로드 프로파일의 시퀀스 및 잔류 로드 프로파일의 시퀀스를 임베딩하는 단계; 일반 로드 프로파일의 시퀀스 및 잔류 로드 프로파일의 시퀀스에 대한 LSTM 트레이닝을 수행하는 단계; 일반 로드 프로파일의 시퀀스 및 잔류 로드 프로파일의 시퀀스를 예측하는 단계; 및 예측된 일반 로드 프로파일의 시퀀스 및 잔류 로드 프로파일의 시퀀스를 결합하는 단계를 포함하는 사용자의 사용특성을 고려한 전력 사용량 예측 방법
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제1항에 있어서, 일반 로드 프로파일 및 잔류 로드 프로파일을 추출하기 위해 로 데이터(raw data)를 클러스터링하는 단계는, 전력 사용량의 장기 및 단기 예측을 위해 하루 기반 사용 프로파일 태그를 이용하여 패턴 시퀀스를 생성하는 사용자의 사용특성을 고려한 전력 사용량 예측 방법
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제1항에 있어서, 추출된 일반 로드 프로파일의 시퀀스 및 잔류 로드 프로파일의 시퀀스를 임베딩하는 단계는, 일반 로드 프로파일 및 잔류 로드 프로파일의 패턴 시퀀스에서 순차적으로 나타나는 패턴들의 통계적 분석(word2vec)을 통해 각 패턴을 벡터 공간 모델로 나타내는 사용자의 사용특성을 고려한 전력 사용량 예측 방법
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제1항에 있어서, 일반 로드 프로파일의 시퀀스 및 잔류 로드 프로파일의 시퀀스에 대한 LSTM 트레이닝을 수행하는 단계는, 미래 전력 사용 패턴을 예측하기 위해 벡터 공간 모델로 나타낸 패턴 시퀀스를 LSTM의 입렵값으로 활용하여, 일반 로드 프로파일 시퀀스 예측 및 일반 로드 프로파일 시퀀스 예측의 통계 정보에 대한 LSTM 트레이닝을 수행하고, 잔류 로드 프로파일 시퀀스 예측 및 잔류 로드 프로파일 시퀀스 예측의 통계 정보에 대한 LSTM 트레이닝을 수행하는 사용자의 사용특성을 고려한 전력 사용량 예측 방법
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제1항에 있어서, 일반 로드 프로파일의 시퀀스 및 잔류 로드 프로파일의 시퀀스를 예측하는 단계는, 일반 로드 프로파일 시퀀스 및 일반 로드 프로파일 시퀀스 예측의 통계 정보를 예측하고, 잔여 로드 프로파일 시퀀스 및 잔여 로드 프로파일 시퀀스 예측의 통계 정보를 예측하는 사용자의 사용특성을 고려한 전력 사용량 예측 방법
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일반 로드 프로파일 및 잔류 로드 프로파일을 추출하기 위해 로 데이터(raw data)를 클러스터링하는 클러스터링부; 추출된 일반 로드 프로파일의 시퀀스 및 잔류 로드 프로파일의 시퀀스를 임베딩하는 임베딩부; 일반 로드 프로파일의 시퀀스 및 잔류 로드 프로파일의 시퀀스에 대한 LSTM 트레이닝을 수행하는 LSTM 트레이닝부; 일반 로드 프로파일의 시퀀스 및 잔류 로드 프로파일의 시퀀스를 예측하는 예측부; 및 예측된 일반 로드 프로파일의 시퀀스 및 잔류 로드 프로파일의 시퀀스를 결합하는 결합부 를 포함하는 사용자의 사용특성을 고려한 전력 사용량 예측 장치
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제6항에 있어서, 클러스터링부는, 전력 사용량의 장기 및 단기 예측을 위해 하루 기반 사용 프로파일 태그를 이용하여 패턴 시퀀스를 생성하는 사용자의 사용특성을 고려한 전력 사용량 예측 장치
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제6항에 있어서, 임베딩부는, 일반 로드 프로파일 및 잔류 로드 프로파일의 패턴 시퀀스에서 순차적으로 나타나는 패턴들의 통계적 분석(word2vec)을 통해 각 패턴을 벡터 공간 모델로 나타내는 사용자의 사용특성을 고려한 전력 사용량 예측 장치
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제6항에 있어서, LSTM 트레이닝부는, 미래 전력 사용 패턴을 예측하기 위해 벡터 공간 모델로 나타낸 패턴 시퀀스를 LSTM의 입렵값으로 활용하여, 일반 로드 프로파일 시퀀스 예측 및 일반 로드 프로파일 시퀀스 예측의 통계 정보에 대한 LSTM 트레이닝을 수행하고, 잔류 로드 프로파일 시퀀스 예측 및 잔류 로드 프로파일 시퀀스 예측의 통계 정보에 대한 LSTM 트레이닝을 수행하는 사용자의 사용특성을 고려한 전력 사용량 예측 장치
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제6항에 있어서, 예측부는, 일반 로드 프로파일 시퀀스 및 일반 로드 프로파일 시퀀스 예측의 통계 정보를 예측하고, 잔여 로드 프로파일 시퀀스 및 잔여 로드 프로파일 시퀀스 예측의 통계 정보를 예측하는사용자의 사용특성을 고려한 전력 사용량 예측 장치
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