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기계 학습을 기반으로 한 태양광 발전량 예측 시스템

  • 기술번호 : KST2021001209
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 본 발명은 기계학습을 기반으로 한 실시간 태양광 발전량 예측 시스템에 관한 것이다. 상기 태양광 발전량 예측 시스템은, 태양광 발전 정보를 포함하는 훈련용 데이터들을 전처리하여 사전 설정된 개수의 이변량 데이터들을 추출하는 데이터 전처리 모듈; 각 컨텍스트들에 대한 이변량 데이터들로 이루어지는 훈련용 데이터들을 학습함으로써, 전력량 예측을 위하여 전력량과 주요 컨텍스트 데이터들의 관계를 추출하여 출력하는 LSTM 네트워크들; 상기 LSTM 네트워크들의 출력 정보들을 요소별로 곱셈(element-wise multiplcation)하여 출력하는 결합 모듈; 상기 결합 모듈의 출력 정보를 학습하여 태양광 발전량을 예측하는 CNN 모듈; 상기 CNN 모듈에 의해 예측된 태양광 발전량 예측정보를 출력하는 예측 정보 출력 모듈;을 구비한다.
Int. CL H02S 50/00 (2014.01.01) G06Q 50/06 (2012.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC H02S 50/00(2013.01) G06Q 50/06(2013.01) G06N 3/08(2013.01) H02J 3/383(2013.01)
출원번호/일자 1020190103506 (2019.08.23)
출원인 주식회사 화성, 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0023388 (2021.03.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.08.23)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 화성 대한민국 강원도 강릉
2 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최종두 강원도 강릉시 토성로 **,
2 정한수 강원도 강릉시
3 이건하 강원도 삼척시
4 김현석 강원도 강릉시 수문
5 최민희 강원도 강릉시 정원로 *
6 최원익 인천광역시 연수구
7 김명수 인천광역시 미추홀구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이지연 대한민국 서울특별시 관악구 남부순환로 ****, ***호 제니스국제특허법률사무소 (봉천동, 청동빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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		 2019.08.23 수리 (Accepted) 1-1-2019-0867212-88
2 [대표자선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Representative] Report on Agent (Representative)		 2019.08.28 수리 (Accepted) 1-1-2019-0883483-19
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.12.31 수리 (Accepted) 1-1-2019-1362311-78
4 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2020.01.02 수리 (Accepted) 1-1-2020-0002493-15
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.04.08 수리 (Accepted) 4-1-2020-5081852-64
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2020-5094222-14
7 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.05.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
8 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.07.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0039886-59
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.03.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0186099-79
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
기계학습을 기반으로 한 실시간 태양광 발전량 예측 시스템에 있어서, 태양광 발전 정보를 포함하는 훈련용 데이터들이 입력되고, 상기 훈련용 데이터들을 학습함으로써, 전력량 예측을 위하여 전력량과 주요 컨텍스트 데이터들의 관계를 추출하여 출력하는 사전 설정된 개수의 LSTM 네트워크들;상기 LSTM 네트워크들의 출력 정보들을 요소별로 곱셈(element-wise multiplcation)하여 출력하는 결합 모듈;상기 결합 모듈의 출력 정보를 학습하여 태양광 발전량을 예측하는 CNN 모듈;상기 CNN 모듈에 의해 예측된 태양광 발전량 예측정보를 출력하는 예측 정보 출력 모듈;을 구비하는 것을 특징으로 하는 실시간 태양광 발전량 예측 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 태양광 발전량 예측 시스템은,태양광 발전 정보를 포함하는 훈련용 데이터들을 전처리하여 사전 설정된 개수의 이변량 데이터들을 추출하고, 상기 추출된 이변량 데이터들을 상기 LSTM 네트워크로 제공하는 데이터 전처리 모듈;을 더 구비하고,상기 이변량 데이터들은 각각 LSTM 네트워크로 입력되어, 각 LSTM 네트워크는 입력된 이변량 데이터들에 대하여 학습하는 것을 특징으로 하는 실시간 태양광 발전량 예측 시스템
3 3
제2항에 있어서, 상기 데이터 전처리 모듈은 전력량 예측을 위하여 사용되는 모든 컨텍스트들에 대해 이변량 데이터들을 추출하는 것을 특징으로 하며,각 이변량 데이터는 전력량과 단일의 컨텍스트로 구성된 것을 특징으로 하는 실시간 태양광 발전량 예측 시스템
4 4
제1항에 있어서, 상기 LSTM 네트워크는 전력량 예측을 위하여 사용되는 컨텍스트의 개수와 동일하게 구비되고,각 LSTM 네트워크로 003c#전력량, 컨텍스트003e#로 구성되는 이변량 데이터가 입력되는 것을 특징으로 하는 실시간 태양광 발전량 예측 시스템
5 5
제1항에 있어서, 상기 CNN 모듈은입력된 정보로부터 Convolution Feature를 추출하는 하나 또는 둘이상의 Convolution Layer;상기 Convolution Layer에 의해 추출된 특징들을 서브 샘플링(Subsampling)하여 통합하는 통합 계층(Pooling Layer);및통합 계층에 의해 통합된 특징들을 연결하는 전연결층(Fully Connected Layer); 을 구비하는 것을 특징으로 하는 실시간 태양광 발전량 예측 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 (주)화성 광역협력권산업육성사업(지역주도형 R＆D) 머신러닝 기반 실시간 주택용 태양광 전력 빅데이터 분석 및 고장 예측 시스템 개발