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인공신경망을 이용한 재귀적 전력 수요 예측 방법

  • 기술번호 : KST2022003785
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 인공신경망을 이용한 재귀적 전력 수요 예측 방법에 관한 것으로서, 전력수요에 대한 데이터를 데이터베이스로부터 입력받는 입력단계; 및 인공신경망 기반의 예측모델에 상기 데이터를 입력값으로 취하여 연산함으로써 상기 데이터의 생성 시점 이후 시점에서의 전력수요에 대한 예측값을 출력하는 출력단계를 포함하되, 상기 출력단계는, 상기 예측값을 재귀적으로 하나의 예측모델에 입력값으로 취하여 연산함으로써 상기 예측값을 다시 생성하는 예측구조 1을 포함하며, 상기 예측구조 1은 하기의 수식을 만족하며,상기 출력단계는, 상기 데이터를 복수개의 예측모델에 각각 입력한 후 각각 연산을 실시하여 시간의 흐름에 따른 복수개의 시점에 대한 상기 예측값을 각각 출력하는 예측구조 2를 포함하며, 상기 예측구조 2는 하기의 수식을 만족하며,상기 출력단계는, 시간의 흐름에 따른 복수개의 시점에 대한 상기 데이터를 하나의 예측모델에 입력한 후, 한번의 연산으로 시간의 흐름에 따른 복수개의 시점에 대한 상기 예측값을 출력하는 예측구조 3을 포함하며, 상기 예측구조 3은 하기의 수식을 만족하며,상기 출력단계는, 상기 데이터가 주기적 반복 패턴을 가지고 있지 않은 경우에는 예측구조 1과 예측구조 2를 병렬적으로 사용하여 연산하고, 상기 데이터가 주기적 반복 패턴을 가지고 있는 경우에는 예측구조 3을 사용하여 연산하는 것을 특징으로 한다.본 발명에 따르면, 출력값을 재귀적으로 입력값으로 취하여, 전력수요에 대한 예측을 보다 정확하게 실시할 수 있다.
Int. CL G06Q 50/06 (2012.01.01) G06Q 10/04 (2012.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06Q 50/06(2013.01) G06Q 10/04(2013.01) G06N 3/08(2013.01) Y04S 10/50(2013.01) Y04S 40/20(2013.01)
출원번호/일자 1020190152952 (2019.11.26)
출원인 주식회사 비엠티, 건국대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2253736-0000 (2021.05.13)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210520) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.11.26)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 비엠티 대한민국 경상남도 양산시 산
2 건국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김동오 경기도 의정부시 용민로*번길
2 김승우 경기도 수원시 권선구
3 윤종찬 부산광역시 해운대구
4 이승범 서울특별시 용산구
5 이두희 서울특별시 동대문구
6 안도현 경기도 하남시 위례순환로 *
7 이정주 경기도 오산시 양산로***번길

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박길환 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***-**(가산동), **층 ****호~****호(피앤케이국제특허법률사무소)
2 김갑수 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***-**(가산동) **층 ****호~****호(피앤케이국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 비엠티 경상남도 양산시 산
2 건국대학교 산학협력단 서울특별시 광진구
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		 2019.11.26 수리 (Accepted) 1-1-2019-1215285-64
2 보정요구서
Request for Amendment		 2019.11.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2019-0189031-99
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2019.12.09 수리 (Accepted) 1-1-2019-1268529-30
4 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2020.02.14 수리 (Accepted) 1-1-2020-0157927-18
5 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2020.02.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2020.03.10 수리 (Accepted) 9-1-2020-0008944-98
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.04.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0278256-97
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.06.11 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0600233-11
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.06.11 수리 (Accepted) 1-1-2020-0600244-13
10 등록결정서
Decision to grant		 2020.08.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0566598-18
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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전력수요에 대한 데이터를 데이터베이스로부터 입력받는 입력단계; 및인공신경망 기반의 예측모델에 상기 데이터를 입력값으로 취하여 연산함으로써 상기 데이터의 생성 시점 이후 시점에서의 전력수요에 대한 예측값을 출력하는 출력단계를 포함하되,상기 출력단계는,상기 예측값을 재귀적으로 하나의 예측모델에 입력값으로 취하여 연산함으로써 상기 예측값을 다시 생성하는 예측구조 1을 포함하며,상기 예측구조 1은 하기의 수식을 만족하며,상기 출력단계는,상기 데이터를 복수개의 예측모델에 각각 입력한 후 각각 연산을 실시하여 시간의 흐름에 따른 복수개의 시점에 대한 상기 예측값을 각각 출력하는 예측구조 2를 포함하며,상기 예측구조 2는 하기의 수식을 만족하며,상기 출력단계는, 시간의 흐름에 따른 복수개의 시점에 대한 상기 데이터를 하나의 예측모델에 입력한 후, 한번의 연산으로 시간의 흐름에 따른 복수개의 시점에 대한 상기 예측값을 출력하는 예측구조 3을 포함하며,상기 예측구조 3은 하기의 수식을 만족하며,상기 출력단계는, 상기 데이터가 주기적 반복 패턴을 가지고 있지 않은 경우에는 예측구조 1과 예측구조 2를 병렬적으로 사용하여 연산하고, 상기 데이터가 주기적 반복 패턴을 가지고 있는 경우에는 예측구조 3을 사용하여 연산하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 재귀적 전력 수요 예측 방법
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삭제
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청구항 1에 있어서,상기 출력단계는,상기 데이터를 기초로 연산하여 상기 데이터의 생성 시점 이후 시점에서의 전력수요에 대한 예측값인 제1예측값을 출력하는 제1연산단계와, 상기 제1예측값을 기초로 연산하여 상기 제1예측값의 생성 시점 이후 시점에서의 전력수요에 대한 예측값인 제2예측값을 출력하는 제2연산단계를 포함하는 인공신경망을 이용한 재귀적 전력 수요 예측 방법
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삭제
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청구항 1에 있어서,상기 인공신경망은,DNN(Deep Neural Network) 또는 RNN(Recurrent Neural Nerwork)인 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 재귀적 전력 수요 예측 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 주식회사 비엠티 에너지기술개발사업-실증형과제 중대형빌딩의 선진 BAS/BEMS와 연동 가능한 Open ADR 표준 기반 ADR 시스템 개발 및 실증