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태양광 발전의 설계변수 값을 해석 모듈로 전달하는 단계;상기 설계변수 값을 해석하여 해석 값을 도출하는 단계;상기 해석 값을 최적화 모듈로 전달하여 제한조건 및 목적함수를 획득하는 단계;상기 제한조건 및 목적함수를 이용하여 상기 설계변수 값의 민감도를 연산하는 단계; 및미리 설정된 수렴조건을 만족하는지 확인하는 단계를 포함하는, 태양광 발전의 최적 설계 방법
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제 1항에 있어서,상기 태양광 발전의 초기 설계변수 값이 입력되는 단계를 더 포함하는, 태양광 발전의 최적 설계 방법
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제 1항에 있어서,상기 해석 값을 도출하는 단계는,전기적 성능에 관련된 전기적 해석 값을 도출하는 단계; 및구조적 성능에 관련된 구조적 해석 값을 도출하는 단계를 포함하는, 태양광 발전의 최적 설계 방법
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제 3항에 있어서,상기 전기적 해석 값은 상기 태양광 발전에 포함되는 태양 전지의 전류 및 전압 중 적어도 하나를 포함하며,상기 구조적 핵석 값은 상기 태양광 발전에 포함되는 태양 전지의 면적 및 두께 중 적어도 하나를 포함하는, 태양광 발전의 최적 설계 방법
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제 1항에 있어서,상기 제한조건 및 목적함수를 획득하는 단계는,상기 해석 값의 상한 및 하한 중 적어도 하나를 포함하는 상기 제한조건을 획득하는 단계를 포함하는, 태양광 발전의 최적 설계 방법
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제 1항에 있어서,상기 제한조건 및 목적함수를 획득하는 단계는,상기 태양광 발전의 발전 효율을 최대화시키는 상기 목적함수를 획득하는 단계를 포함하는, 태양광 발전의 최적 설계 방법
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제 1항에 있어서,상기 수렴조건을 만족하는 경우에 상기 태양광 발전의 최적 설계변수를 확정하여 최적 설계 과정을 종료하며, 상기 수렴조건을 만족하지 않는 경우에 상기 해석 모듈로 전달한 상기 설계변수 값을 갱신하고 상기 태양광 발전의 최적 설계 과정을 반복하는 단계를 더 포함하는, 태양광 발전의 최적 설계 방법
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제 1항에 있어서,상기 태양광 발전의 최적 설계 과정을 통해 생산되는 빅데이터를 이용하여 인공지능 모델을 학습하고, 검증하는 단계를 더 포함하는, 태양광 발전의 최적 설계 방법
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제 8항에 있어서,상기 인공지능 모델을 학습하고, 검증하는 단계는,상기 빅데이터를 학습용 데이터 세트 및 검증용 데이터 세트로 분할하는 단계;상기 학습용 데이터 세트로 상기 인공지능 모델을 학습하는 단계; 및상기 검증용 데이터 세트로 상기 학습된 인공지능 모델을 검증하는 단계를 포함하는, 태양광 발전의 최적 설계 방법
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태양광 발전의 설계변수들을 전달받아 해석하며, 해석 값을 도출하는 해석 모듈; 및상기 해석 모듈로부터 상기 해석 값을 전달받아 제한조건 및 목적함수를 획득하며, 상기 제한조건 및 목적함수를 이용하여 상기 설계변수 값의 민감도를 연산하고, 미리 설정된 수렴조건을 만족하는지 확인하는 최적화 모듈을 포함하는, 태양광 발전의 최적 설계 시스템
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제 10항에 있어서,상기 태양광 발전은 태양광 발전소, 태양광 모듈, 태양 전지 중 하나를 포함하여 발전이 이루어지는, 태양광 발전의 최적 설계 시스템
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제 10항에 있어서,상기 해석 모듈은,전기적 성능에 관련된 전기적 해석 값을 도출하는 전기 해석부; 및구조적 성능에 관련된 구조적 해석 값을 도출하는 구조 해석부를 포함하는, 태양광 발전의 최적 설계 시스템
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제 12항에 있어서,상기 전기 해석부는,상기 태양광 발전에 사용되는 태양 전지의 단락 회로 전류, 개방 회로 전압, 최대 전력을 평가하기 위해 상기 태양 전지의 전류 및 전압을 구하는, 태양광 발전의 최적 설계 시스템
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제 12항에 있어서,상기 구조 해석부는,상기 태양광 발전에 사용되는 태양 전지의 면적 및 두께를 구하는, 태양광 발전의 최적 설계 시스템
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제 10항에 있어서,상기 최적화 모듈은,상기 해석 모듈에 전달하는 상기 설계변수 값을 처리하는 설계변수 처리부;상기 해석 값의 상한 및 하한 중 적어도 하나를 포함하는 상기 제한조건을 획득하는 제한조건 설정부;상기 태양광 발전의 발전 효율을 최대화시키는 상기 목적함수를 획득하는 목적함수 설정부;상기 제한조건 및 목적함수를 이용하여 상기 설계변수 값의 민감도를 연산하는 민감도 연산부; 및상기 수렴조건을 만족하는지 확인하는 수렴 확인부를 포함하는, 태양광 발전의 최적 설계 시스템
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제 10항에 있어서,상기 최적화 모듈은,상기 수렴조건을 만족하는 경우에 상기 태양광 발전의 최적 설계변수를 확정하여 최적 설계 과정을 종료하며, 상기 수렴조건을 만족하지 않는 경우에 상기 해석 모듈로 전달한 상기 설계변수 값을 갱신하고 상기 태양광 발전의 최적 설계 과정을 반복하는, 태양광 발전의 최적 설계 시스템
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제 10항에 있어서,상기 해석 모듈 및 최적화 모듈을 통해 생산되는 빅데이터를 이용하여 인공지능 모델을 학습하고, 상기 학습된 인공지능 모델을 검증하는 인공지능 모듈을 더 포함하는, 태양광 발전의 최적 설계 시스템
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제 17항에 있어서,상기 인공지능 모듈은,상기 빅데이터를 학습용 데이터 세트 및 검증용 데이터 세트로 분할하는 데이터 분할부; 및상기 학습용 데이터 세트로 상기 인공지능 모델을 학습하고, 상기 검증용 데이터 세트로 상기 학습된 인공지능 모델을 검증하는 딥러닝부를 포함하는, 태양광 발전의 최적 설계 시스템
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태양광 발전의 최적 설계를 수행하기 위한 프로그램이 기록된 메모리와, 상기 프로그램을 실행하기 위한 프로세서를 포함하며,상기 프로세서는, 상기 프로그램의 실행에 의해,상기 태양광 발전의 설계변수 값을 해석 모듈로 전달하고,상기 설계변수 값을 해석하여 해석 값을 도출하고,상기 해석 값을 최적화 모듈로 전달하여 제한조건 및 목적함수를 획득하고,상기 제한조건 및 목적함수를 이용하여 상기 설계변수 값의 민감도를 연산하고,미리 설정된 수렴조건을 만족하는지 확인하는, 태양광 발전의 최적 설계를 위한 컴퓨터 장치
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제 1항 내지 제 9항 중 어느 한 항의 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
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