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강화학습 기반의 유사일을 사용한 태양광 발전량 예측 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2021016096
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 발명의 일 실시예에 따른 예측 대상일의 태양광 발전량을 예측하기 위한 태양광 발전량 예측 시스템에 있어서, 상기 예측 대상일의 기상 예보 데이터를 기반으로, 상기 예측 대상일을 기준으로 설정된 유사일 선택 범위 내의 후보 유사일들 중 상기 예측 대상일의 태양광 발전량 예측을 위한 하나 이상의 유사일을 선택하는 유사일 선택 모듈; 및 상기 유사일 선택 모듈에 의해 선택된 유사일의 과거 태양광 발전량 데이터 및 상기 예측 대상일의 기상 예보 데이터를 기반으로, 상기 예측 대상일의 태양광 발전량을 예측하는 태양광 발전량 예측 모듈을 포함한다.
Int. CL H02S 50/00 (2014.01.01) G01W 1/10 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC H02S 50/00(2013.01) G01W 1/10(2013.01) G06N 3/0454(2013.01) G06N 3/08(2013.01) Y02E 10/56(2013.01)
출원번호/일자 1020200064492 (2020.05.28)
출원인 숭실대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0147366 (2021.12.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.05.28)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 송경빈 서울특별시 강서구
2 박래준 서울특별시 동작구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 백두진 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층(양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
2 유광철 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 *** *층 (양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
3 김정연 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 *** *층(양재동, 혜산빌딩)(시공특허법률사무소)
4 강일신 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***, *층 혜산빌딩(양재동)(시공특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.05.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-0543758-08
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2021.10.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0812071-64
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2021.10.28 수리 (Accepted) 4-1-2021-5282132-58
4 [지정기간연장]기간 연장신청서·기간 단축신청서·기간 경과 구제신청서·절차 계속신청서
2021.12.15 수리 (Accepted) 1-1-2021-1452694-20
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번호 청구항
1 1
예측 대상일의 태양광 발전량을 예측하기 위한 태양광 발전량 예측 시스템에 있어서,상기 예측 대상일의 기상 예보 데이터를 기반으로, 상기 예측 대상일을 기준으로 설정된 유사일 선택 범위 내의 후보 유사일들 중 상기 예측 대상일의 태양광 발전량 예측을 위한 하나 이상의 유사일을 선택하는 유사일 선택 모듈; 및상기 유사일 선택 모듈에 의해 선택된 유사일의 과거 태양광 발전량 데이터 및 상기 예측 대상일의 기상 예보 데이터를 기반으로, 상기 예측 대상일의 태양광 발전량을 예측하는 태양광 발전량 예측 모듈을 포함하는 태양광 발전량 예측 시스템
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제1항에 있어서,상기 예측 대상일의 기상 예보 데이터는:일사량 정보를 포함하며, 이와 더불어 일조시간, 기온, 운량, 습도 또는 강수량 정보를 더 포함할 수 있는 태양광 발전량 예측 시스템
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제2항에 있어서,상기 유사일 선택 모듈은:상기 예측 대상일의 기상 예보 데이터와 상기 후보 유사일들의 과거 기상 데이터를 기반으로, 유사일을 선택하는 유사일 선택 모델을 생성하는 유사일 선택 모델 생성부;상기 유사일의 과거 태양광 발전량 데이터와 상기 예측 대상일의 태양광 발전량 데이터 간의 차이를 기반으로, 상기 유사일 선택 모델을 강화 학습시키는 유사일 선택 모델 검증부; 및상기 예측 대상일의 기상 예보 데이터를 기반으로, 상기 강화 학습된 유사일 선택 모델을 통해 상기 후보 유사일들 중 하나 이상의 유사일을 선택하는 유사일 선택부를 포함하는 태양광 발전량 예측 시스템
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제3항에 있어서,상기 유사일 선택 모델은:DQN(Deep Q-Network) 알고리즘 기반의 제1 인공신경망을 포함하고;상기 예측 대상일로부터 기 설정된 범위에 해당하는 유사일 선택 범위 내의 후보 유사일의 과거 기상 데이터와 상기 예측 대상일의 기상 예보 데이터를 상태 입력 값으로 사용하고;상기 상태 입력 값에서의 과거 기상 데이터와 기상 예보 데이터 간의 유사도를 기준으로 선택된 유사일을 선택 입력 값으로 사용하고;상기 선택 입력 값에서의 과거 태양광 발전량 데이터와 상기 예측 대상일의 태양광 발전량 데이터 간의 차이를 보상 입력 값으로 사용하는 태양광 발전량 예측 시스템
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제4항에 있어서,상기 태양광 발전량 예측 모듈은:상기 유사일 선택 모듈에 의해 선택된 유사일의 과거 태양광 발전량 데이터와 상기 예측 대상일의 기상 예보 데이터를 기반으로, 발전량 예측 모델을 생성하는 발전량 예측 모델 생성부;상기 발전량 예측 모델을 통해 예측된 예측 대상일의 태양광 발전량 데이터와 과거 태양광 발전량 데이터를 비교하여, 상기 발전량 예측 모델을 검증하는 발전량 예측 모델 검증부; 및상기 예측 대상일의 기상 예보 데이터를 기반으로, 상기 검증된 발전량 예측 모델을 통해 상기 예측 대상일의 태양광 발전량을 예측하는 발전량 예측부를 포함하는 태양광 발전량 예측 시스템
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제5항에 있어서,상기 발전량 예측 모델은:Fully Connected Deep Neural Network 알고리즘 기반의 제2 인공신경망을 포함하고;상기 유사일 선택 모델에 의해 선택된 유사일의 과거 태양광 발전량 데이터와 상기 예측 대상일의 기상 예보 데이터를 입력 값으로 사용하고;상기 예측 대상일의 예측 태양광 발전량을 출력하는 태양광 발전량 예측 시스템
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예측 대상일의 태양광 발전량을 예측하기 위한 태양광 발전량 예측 방법에 있어서,(a) 예측 대상일의 기상 예보 데이터를 기반으로, 상기 예측 대상일을 기준으로 설정된 유사일 선택 범위 내의 후보 유사일들 중 상기 예측 대상일의 태양광 발전량 예측을 위한 하나 이상의 유사일을 선택하는 단계; 및(b) 상기 (a) 단계에 의해 선택된 유사일의 과거 태양광 발전량 데이터 및 상기 예측 대상일의 기상 예보 데이터를 기반으로, 상기 예측 대사일의 태양광 발전량을 예측하는 단계를 포함하는 태양광 발전량 예측 방법
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제7항에 있어서,상기 (a) 단계는:(a-1) 상기 예측 대상일의 기상 예보 데이터와 상기 후보 유사일들의 과거 기상 데이터를 기반으로, 유사일을 선택하는 유사일 선택 모델을 생성하는 단계;(a-2) 상기 유사일의 과거 태양광 발전량 데이터와 상기 예측 대상일의 태양광 발전량 데이터 간의 차이를 기반으로, 상기 유사일 선택 모델을 강화 학습시키는 단계; 및(a-3) 상기 예측 대상일의 기상 예보 데이터를 기반으로, 상기 강화 학습된 유사일 선택 모델을 통해 상기 후보 유사일들 중 하나 이상의 유사일을 선택하는 단계를 포함하는 태양광 발전량 예측 방법
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제8항에 있어서,상기 (b) 단계는:(b-1) 상기 (a) 단계에 의해 선택된 유사일의 과거 태양광 발전량 데이터와 상기 예측 대상일의 기상 예보 데이터를 기반으로, 발전량 예측 모델을 생성하는 단계;(b-2) 상기 발전량 예측 모델을 통해 예측된 예측 대상일의 태양광 발전량 데이터와 과거 태양광 발전량 데이터를 비교하여, 상기 발전량 예측 모델을 검증하는 단계; 및(b-3) 상기 예측 대상일의 기상 예보 데이터를 기반으로, 상기 검증된 발전량 예측 모델을 통해 상기 예측 대상일의 태양광 발전량을 예측하는 단계를 포함하는 태양광 발전량 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 한국전력공사 전력연구원 전남대학교 산학협력단 2019년 착수 거점대학 클러스터 사업 2차년도 지능형 배전설비 기반 차세대 능동 배전망 설계 및 제어 기술