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에너지 사용 설비 수요/고장 예측 시스템이, 에너지 사용 설비의 에너지 소비량 데이터를 취득하는 단계;에너지 사용 설비 수요/고장 예측 시스템이, 취득된 에너지 소비량 데이터를 가공하는 단계;에너지 사용 설비 수요/고장 예측 시스템이, 가공된 에너지 소비량 데이터를 분석하여 에너지 사용 설비의 에너지 소비량을 예측하도록 학습된 인공지능 모델인 에너지 소비 예측 모델을 이용하여 가공된 에너지 소비량 데이터로부터 에너지 사용 설비의 에너지 소비량을 예측하는 제1 예측단계;에너지 사용 설비 수요/고장 예측 시스템이, 에너지 사용 설비의 진동과 소음 데이터를 취득하는 단계;에너지 사용 설비 수요/고장 예측 시스템이, 취득된 진동과 소음 데이터를 가공하는 단계;에너지 사용 설비 수요/고장 예측 시스템이, 가공된 진동과 소음 데이터를 기초로, 에너지 사용 설비의 고장을 예측하는 제2 예측단계;를 포함하고,에너지 소비 예측 모델을 구성하는 컨볼류션 레이어와 분류기는,전이 학습 방식으로 학습되되,분류기의 파라미터는,재학습을 통해 업데이트되며,컨볼류션 레이어 중 하부 레이어의 파라미터는,사전 학습된 모델(pretrained model)의 파라미터로 고정되고,컨볼류션 레이어 중 상부 레이어의 파라미터는,재학습을 통해 업데이트되며,취득단계는,에너지 소비량 데이터로, 스팀, 압축공기, 온수, 냉수 소비량 데이터를 취득하고,가공단계는,취득된 에너지 소비량 데이터를 32kHz로 샘플링하는 단계;샘플링된 에너지 소비량 데이터를 [-1
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청구항 1에 있어서,제1 예측 단계는,에너지 사용 설비 수요/고장 예측 시스템이, 에너지 소비량을 다수의 타임 프레임으로 예측하는 것을 특징으로 하는 에너지 사용 설비 수요/고장 예측 방법
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청구항 1에 있어서,에너지 사용 설비 수요/고장 예측 시스템이, 제2 예측단계의 예측 결과와 제2 예측단계의 예측 결과를 가시화하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 에너지 사용 설비 수요/고장 예측 방법
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에너지 사용 설비의 에너지 소비량 데이터를 취득하는 제1 수집부;취득된 에너지 소비량 데이터를 가공하는 제1 가공부;가공된 에너지 소비량 데이터를 분석하여 에너지 사용 설비의 에너지 소비량을 예측하도록 학습된 인공지능 모델인 에너지 소비 예측 모델을 이용하여 가공된 에너지 소비량 데이터로부터 에너지 사용 설비의 에너지 소비량을 예측하는 제1 예측부;에너지 사용 설비의 진동과 소음 데이터를 취득하는 제2 수집부;취득된 진동과 소음 데이터를 가공하는 제2 가공부; 및가공된 진동과 소음 데이터를 기초로, 에너지 사용 설비의 고장을 예측하는 제2 예측부;를 포함하고,에너지 소비 예측 모델을 구성하는 컨볼류션 레이어와 분류기는,전이 학습 방식으로 학습되되,분류기의 파라미터는,재학습을 통해 업데이트되며,컨볼류션 레이어 중 하부 레이어의 파라미터는,사전 학습된 모델(pretrained model)의 파라미터로 고정되고,컨볼류션 레이어 중 상부 레이어의 파라미터는,재학습을 통해 업데이트되며,제1 수집부는,에너지 소비량 데이터로, 스팀, 압축공기, 온수, 냉수 소비량 데이터를 취득하고,제1 가공부는,취득된 에너지 소비량 데이터를 32kHz로 샘플링하고,샘플링된 에너지 소비량 데이터를 [-1
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