| 1 |
1
나노그리드에서 에너지 생산과 소비를 유지 관리하기 위해 예측 최적화부가 에너지 생산 및 소비 예측 알고리즘을 이용해 부하 수요, 에너지 소비, 태양광 발전 및 에너지 비용을 예측하는 예측 최적화 단계;에너지 부하 밸런싱부가 상기 부하 수요, 상기 에너지 소비, 상기 태양광 발전 및 상기 에너지 비용에 관련되는 부하로 구성되는 에너지 부하와, 생성 에너지 간의 밸런싱을 실행하는 에너지 부하 밸런싱 단계; 및최적 에너지 공급 장치의 작업 스케줄링부가 상기 부하 수요, 상기 에너지 소비, 상기 태양광 발전 및 상기 에너지 비용에 관련된 IoT 자원에 해당하는 가상 객체를 스케줄링 된 작업에 할당하는 최적 에너지 공급 장치의 작업 스케줄링 단계;를 포함하는 나노그리드에서 최적 에너지 운영 방법
|
| 2 |
2
청구항 1에 있어서,상기 예측 최적화 단계는,상기 예측 최적화부가 훈련 및 테스트 세트를 이용해 상기 BT-LSTM을 훈련하고, 상기 훈련된 BT-LSTM을 이용해 부하 수요, 에너지 소비, PV 발전 및 에너지 비용을 예측하는, 나노그리드에서 최적 에너지 운영 방법
|
| 3 |
3
청구항 1에 있어서,상기 예측 최적화 단계는,상기 예측 최적화부가 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization, PSO)를 통해 상기 예측을 최적화하는 단계;를 더 포함하는 나노그리드에서 최적 에너지 운영 방법
|
| 4 |
4
청구항 1에 있어서,상기 최적 에너지 공급 장치의 작업 스케줄링 단계는,상기 최적 에너지 공급 장치의 작업 스케줄링부가,작업(task)를 생성하는 작업 생성 단계;IoT 자원에 해당하는 가상 객체를 생성하는 에너지 관련 장치의 가상 객체 생성 단계;상기 생성된 작업을 상기 가상 객체에 매핑하는 작업 매핑 단계;상기 가상 객체가 매칭된 작업을 타임라인에 따라 스케줄링 하는 에너지 공급 장치의 작업 스케줄링 단계; 및상기 IoT 자원에 상기 스케줄링 된 작업을 할당하는 작업 할당 단계;를 포함하는 나노그리드에서 최적 에너지 운영 방법
|
| 5 |
5
청구항 1에 있어서,상기 IoT 자원은,풍력 터빈, 태양광 패널, 에너지 저장 시스템 또는 디젤 발전기로 구성되는, 나노그리드에서 최적 에너지 운영 방법
|
| 6 |
6
에너지 생산 및 소비 예측 알고리즘을 이용해 부하 수요, 에너지 소비, 태양광 발전 및 에너지 비용을 예측하는 예측 최적화부;상기 부하 수요, 상기 에너지 소비, 상기 태양광 발전 및 상기 에너지 비용에 관련되는 부하로 구성되는 에너지 부하와, 생성 에너지 간의 밸런싱을 실행하는 에너지 부하 밸런싱부; 및상기 부하 수요, 상기 에너지 소비, 상기 태양광 발전 및 상기 에너지 비용에 관련된 IoT 자원에 해당하는 가상 객체를 스케줄링 된 작업에 할당하는 최적 에너지 공급 장치의 작업 스케줄링부;를 포함하는 나노그리드에서 최적 에너지 운영 시스템
|
| 7 |
7
청구항 6에 있어서,상기 예측 최적화부는,훈련 및 테스트 세트를 이용해 상기 BT-LSTM을 훈련하고, 상기 훈련된 BT-LSTM을 이용해 부하 수요, 에너지 소비, PV 발전 및 에너지 비용을 예측하는, 나노그리드에서 최적 에너지 운영 시스템
|
| 8 |
8
청구항 6에 있어서,상기 예측 최적화부는,입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization, PSO)를 통해 상기 예측을 최적화하는, 나노그리드에서 최적 에너지 운영 시스템
|
| 9 |
9
청구항 6에 있어서,상기 최적 에너지 공급 장치의 작업 스케줄링부는,작업(task)를 생성하고, IoT 자원에 해당하는 가상 객체를 생성하고, 상기 생성된 작업을 상기 가상 객체에 매핑하고, 상기 가상 객체가 매칭된 작업을 타임라인에 따라 스케줄링 하고, 상기 IoT 자원에 상기 스케줄링 된 작업을 할당하는, 나노그리드에서 최적 에너지 운영 시스템
|
| 10 |
10
청구항 6에 있어서,상기 IoT 자원은,풍력 터빈, 태양광 패널, 에너지 저장 시스템 또는 디젤 발전기로 구성되는, 나노그리드에서 최적 에너지 운영 시스템
|
