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태양광 출력 예측 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2021011082
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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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 강수확률 데이터를 고려한 PV 출력 예측 방법에 관한 것으로, 태양광 발전 설비가 설치된 지역의 기상예보 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득된 기상예보 데이터 중에서 강수확률 데이터를 검출하는 단계; 상기 검출된 강수확률 데이터를 중하운량 데이터로 변환하는 단계; 및 상기 변환된 중하운량 데이터를 포함하는 기상예측 데이터와 PV 출력 예측 모델을 이용하여 태양광 발전의 출력량을 예측하는 단계를 포함한다.
Int. CL H02J 3/00 (2006.01.01) H02S 50/00 (2014.01.01)
CPC H02J 3/004(2013.01) H02S 50/00(2013.01) H02J 2300/24(2013.01) Y04S 10/123(2013.01)
출원번호/일자 1020200032334 (2020.03.17)
출원인 한국전기연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0115911 (2021.09.27) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전기연구원 대한민국 경상남도 창원시 성산구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 손완빈 경상남도 양산시
2 박향아 경상남도 창원시 성산구
3 이예림 인천광역시 부평구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인충정 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로***,*층(역삼동,성보역삼빌딩)

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		 2020.03.17 수리 (Accepted) 1-1-2020-0278081-57
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.12.17 수리 (Accepted) 4-1-2020-5288766-89
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번호 청구항
1 1
태양광 발전 설비가 설치된 지역의 기상예보 데이터를 획득하는 단계;상기 획득된 기상예보 데이터 중에서 강수확률 데이터를 검출하는 단계;상기 검출된 강수확률 데이터를 중하운량 데이터로 변환하는 단계; 및상기 변환된 중하운량 데이터를 포함하는 기상예측 데이터와 PV 출력 예측 모델을 이용하여 태양광 발전의 출력량을 예측하는 단계를 포함하는 PV 출력 예측 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 데이터 변환 단계는,미리 정의된 관계식을 이용하여 상기 강수확률 데이터를 상기 중하운량 데이터로 변환하는 것을 특징으로 하는 PV 출력 예측 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 미리 정의된 관계식은 강수확률과 중하운량 간의 상관 관계를 수학적으로 모델링한 수식으로서, 아래 수학식과 같이 정의되는 것을 특징으로 하는 PV 출력 예측 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 PV 출력 예측 모델을 생성하는 단계는,적어도 하나의 기후 요소와 관련된 복수의 기상 데이터와 태양광 발전 설비의 PV 출력 데이터를 일정 기간 동안 수집하는 단계;상기 수집된 데이터 중에서 학습 데이터를 선정하는 단계; 및상기 선정된 학습 데이터에 대해 기계 학습(machine learning)을 수행하여 PV 출력 예측 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 PV 출력 예측 방법
5 5
제4항에 있어서, 상기 학습 데이터는 입력 데이터와 출력 데이터로 구분되며, 상기 입력 데이터는 기상 데이터이고, 상기 출력 데이터는 PV 출력 데이터임을 특징으로 하는 PV 출력 예측 방법
6 6
제4항에 있어서, 상기 학습 데이터 선정 단계는, 상기 복수의 기상 데이터 중 강수확률 데이터를 상기 PV 출력 예측 모델에 반영하기 위해, 상기 강수확률 데이터와 높은 상관 관계가 있는 중하운량 데이터를 학습 데이터로 선정하는 것을 특징으로 하는 PV 출력 예측 방법
7 7
청구항 제1항 내지 제6항 중 어느 하나의 항에 따른 방법이 컴퓨터 상에서 수행되도록 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
8 8
과거의 기상 데이터 및 PV 출력 데이터에 대해 기계 학습을 수행하여 PV 출력 예측 모델을 생성하는 PV 출력 예측 모델부;태양광 발전 설비가 설치된 지역의 기상예보 데이터를 획득하는 기상예보 데이터 획득부;상기 기상예보 데이터 중에서 강수확률 데이터를 검출하고, 상기 검출된 강수확률 데이터를 중하운량 데이터로 변환하는 기상예보 데이터 변환부; 및상기 변환된 중하운량 데이터를 포함하는 기상예측 데이터와 상기 PV 출력 예측 모델을 이용하여 태양광 발전의 출력량을 예측하는 PV 출력 예측부를 포함하는 PV 출력 예측 장치
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패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전기연구원 차세대 고효율 고신뢰 국가전력망 기술 개발 중기 및 단기 신재생 에너지 출력 예측기술 개발