맞춤기술찾기

이전대상기술

딥러닝 모델 기반의 전력 수요 예측 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021015852
  • 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 본 발명은 전력 수요 예측 장치로서, 외부 서버로부터 일정 기간 동안의 전력 데이터를 수신하는 통신부; 상기 전력 데이터를 전처리하는 전처리부; 상기 전처리된 전력 데이터를 이용하여 복수의 데이터셋(dataset)을 생성하는 데이터셋 생성부; 상기 복수의 데이터셋을 시계열적으로 분석 처리하여 전력 수요 패턴을 추출하는 데이터 처리부; 및 상기 전력 수요 패턴을 시각화하여 디스플레이하는 디스플레이부를 포함한다.
Int. CL G06Q 50/06 (2012.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) H02J 3/00 (2006.01.01)
CPC G06Q 50/06(2013.01) G06N 3/08(2013.01) H02J 3/003(2013.01) Y04S 10/50(2013.01)
출원번호/일자 1020200049604 (2020.04.23)
출원인 한국전력공사, 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0131160 (2021.11.02) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 12

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 최호진 대전광역시 유성구
2 임채균 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 ***, ***호(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
2020.04.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-0421041-53
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
전력 수요 예측 장치로서,외부 장치로부터 일정 기간 동안의 전력 데이터를 수신하는 통신부;상기 전력 데이터를 전처리하는 전처리부;상기 전처리된 전력 데이터를 이용하여 복수의 데이터셋(dataset)을 생성하는 데이터셋 생성부;상기 복수의 데이터셋을 시계열적으로 분석 처리하여 전력 수요 패턴을 추출하는 데이터 처리부; 및상기 전력 수요 패턴을 시각화하여 디스플레이하는 디스플레이부를 포함하는, 전력 수요 예측 장치
2 2
제 1 항에 있어서,상기 전처리부는, 미리 정해진 정형화된 형식으로 상기 전력 데이터를 전처리하는, 전력 수요 예측 장치
3 3
제 1 항에 있어서,상기 복수의 데이터셋 각각은 분석 목적에 따라 학습 데이터셋과 분석 데이터셋으로 분류되는, 전력 수요 예측 장치
4 4
제 1 항에 있어서,상기 데이터 처리부는,상기 복수의 데이터셋에서 통계정보를 산출하여 상기 전력 데이터를 시계열적으로 분석하는 통계 분석부를 포함하는, 전력 수요 예측 장치
5 5
제 1 항에 있어서,상기 데이터 처리부는,상기 복수의 데이터셋에서 기간별 전력 변화량을 산출하여 상기 전력 데이터를 시계열적으로 분석하는 변화량 분석부를 포함하는, 전력 수요 예측 장치
6 6
제 3 항에 있어서,상기 데이터 처리부는,상기 학습 데이터셋을 이용하여 인공신경망을 학습시키고, 학습된 상기 인공신경망을 이용하여 전력 수요 패턴을 예측하는 예측부를 포함하는, 전력 수요 예측 장치
7 7
전력 수요 예측 방법으로서,외부 장치로부터 일정 기간 동안의 전력 데이터를 수신하는 동작;상기 수신된 전력 데이터를 전처리하는 동작;상기 전처리된 전력 데이터를 이용하여 복수의 데이터셋(dataset)을 생성하는 동작;상기 복수의 데이터셋을 시계열적으로 분석하는 동작;상기 복수의 데이터셋을 이용하여 인공신경망을 학습시키는 동작;상기 학습된 인공신경망을 기초로 전력 수요 패턴을 추출하는 동작; 및상기 추출된 전력 수요 패턴을 시각화하여 디스플레이하는 동작을 포함하는, 전력 수요 예측 방법
8 8
제 7 항에 있어서,상기 전력 데이터를 전처리하는 동작은,미리 정해진 정형화된 형식으로 상기 전력 데이터를 전처리하는 동작을 포함하는, 전력 수요 예측 방법
9 9
제 7 항에 있어서,상기 복수의 데이터셋을 시계열적으로 분석하는 동작은,상기 복수의 데이터셋에서 통계정보를 산출하여 상기 전력 데이터를 시계열적으로 분석하는 동작을 포함하는, 전력 수요 예측 방법
10 10
제 7 항에 있어서,상기 복수의 데이터셋을 시계열적으로 분석하는 동작은,상기 복수의 데이터셋에서 기간별 전력 변화량을 산출하여 상기 전력 데이터를 시계열적으로 분석하는 동작을 포함하는, 전력 수요 예측 방법
11 11
제 7 항에 있어서,상기 복수의 데이터셋 각각은 분석 목적에 따라 학습 데이터셋과 분석 데이터셋으로 분류되는, 전력 수요 예측 방법
12 12
컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 있어서,컴퓨터 상에서 실행될 때, 제 7 항 내지 제 11 항 중 어느 하나의 항에 따른 전력 수요 예측 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.