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인공지능 기반 수요 예측을 이용한 배터리 스케줄링 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022011248
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공지능 기반 수요 예측을 이용한 배터리 스케줄링 장치 및 방법은, 장단기 메모리(long short-term memory, LSTM) 기반 수요 예측 모델을 이용하여 획득한 시간대별 예측 수요를 기반으로, 전기 자동차(Electric Vehicle, EV) 또는 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)의 최적의 충방전 스케줄링을 수행함으로써, 각 시간대별로 최적화된 에너지 스케줄링을 결정하여 경제적 비용의 절감 및 시스템 부하의 안전성을 향상시킬 수 있다.
Int. CL H02J 3/00 (2006.01.01) H02J 3/32 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06Q 50/06 (2012.01.01)
CPC H02J 3/003(2013.01) H02J 3/32(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06Q 50/06(2013.01) H02J 2310/64(2013.01)
출원번호/일자 1020210002146 (2021.01.07)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0099817 (2022.07.14) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.01.07)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 신용준 서울특별시 서대문구
2 김선혁 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인우인 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, *층(역삼동, 중평빌딩)

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		 2021.01.07 수리 (Accepted) 1-1-2021-0022109-01
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2022.02.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
학습 데이터를 토대로 학습된 장단기 메모리(long short-term memory, LSTM) 기반 수요 예측 모델을 이용하여 스케줄링 대상의 시간대별 예측 수요를 획득하는 수요 예측부;상기 수요 예측부를 통해 획득된 상기 시간대별 예측 수요를 기반으로 상기 스케줄링 대상의 충전 스케줄링과 방전 스케줄링에 이용되는 시간 윈도우(Time Window, TW)를 결정하는 결정부; 및워터-필링(Water-Filling) 알고리즘 및 상자 채우기 문제(Bin Packing Problem)를 이용하여, 상기 수요 예측부를 통해 획득된 상기 시간대별 예측 수요 및 미리 설정된 시간대별 요금과 공급량 정보를 기반으로, 상기 결정부를 통해 결정된 상기 시간 윈도우에 따른 시간 단위로 상기 스케줄링 대상의 충전 스케줄과 방전 스케줄을 획득하는 스케줄링부;를 포함하는 인공지능 기반 수요 예측을 이용한 배터리 스케줄링 장치
2 2
제1항에서,상기 스케줄링부는,상기 워터-필링 알고리즘을 이용하여 상기 시간 윈도우에 따른 시간대별로 최대 충전 용량과 최대 방전 용량을 획득하고, 상기 상자 채우기 문제를 이용하여 상기 시간대별 예측 수요, 상기 시간대별 요금과 공급량 정보 및 상기 시간대별 최대 충전 용량과 최대 방전 용량을 기반으로 상기 시간 윈도우에 따른 시간 단위로 상기 스케줄링 대상의 상기 충전 스케줄과 상기 방전 스케줄을 획득하는,인공지능 기반 수요 예측을 이용한 배터리 스케줄링 장치
3 3
제2항에서,상기 스케줄링부는,상기 시간대별 예측 수요를 기반으로 충전 레벨을 획득하고, 상기 충전 레벨, 상기 시간대별 요금과 공급량 정보 및 상기 시간대별 최대 충전 용량을 기반으로 상기 스케줄링 대상의 상기 충전 스케줄을 획득하며, 상기 충전 레벨을 역변환하여 방전 레벨을 획득하고, 상기 방전 레벨, 상기 시간대별 요금과 공급량 정보 및 상기 시간대별 최대 방전 용량을 기반으로 상기 스케줄링 대상의 상기 방전 스케줄을 획득하는,인공지능 기반 수요 예측을 이용한 배터리 스케줄링 장치
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제1항에서,상기 학습 데이터는,전기 자동차의 운행 데이터 또는 전력망의 AMI(Advanced Metering Infrastructure) 데이터인,인공지능 기반 수요 예측을 이용한 배터리 스케줄링 장치
5 5
학습 데이터를 토대로 학습된 장단기 메모리(long short-term memory, LSTM) 기반 수요 예측 모델을 이용하여 스케줄링 대상의 시간대별 예측 수요를 획득하는 단계;상기 시간대별 예측 수요를 기반으로 상기 스케줄링 대상의 충전 스케줄링과 방전 스케줄링에 이용되는 시간 윈도우(Time Window, TW)를 결정하는 단계; 및워터-필링(Water-Filling) 알고리즘 및 상자 채우기 문제(Bin Packing Problem)를 이용하여, 상기 시간대별 예측 수요 및 미리 설정된 시간대별 요금과 공급량 정보를 기반으로, 상기 시간 윈도우에 따른 시간 단위로 상기 스케줄링 대상의 충전 스케줄과 방전 스케줄을 획득하는 단계;를 포함하는 인공지능 기반 수요 예측을 이용한 배터리 스케줄링 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
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2 과학기술정보통신부 고려대학교 산학협력단 해외우수연구기관유치사업 한-미 연구재단 신 전력기술 국제 산학협력 연구센터