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적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 인공신경망 기반의 전기 부하 예측 방법으로서,인공신경망 모델의 입력 데이터를 구성하는 복수의 내부 인자(internal factor) 및 복수의 외부 인자(eternal factor)를 생성하는 단계;상기 생성된 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자에 대응하는 데이터를 상기 인공신경망 모델에 제공하여 건물의 제1 전기 부하 데이터를 출력하는 단계;XAI(explainable AI) 모델을 이용하여 상기 제1 전기 부하 데이터와 상기 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자 각각의 연관성을 결정하고, 결정된 연관성을 기초로 상기 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자 각각의 우선순위를 결정하는 단계;상기 결정된 우선순위를 기초로 상기 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자 각각에 대응하는 복수의 가중치를 산출하는 단계;상기 산출된 복수의 가중치를 상기 대응되는 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자 각각에 적용하는 단계; 및상기 복수의 가중치가 적용된 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자를 상기 인공신경망 모델에 제공하여 건물의 제2 전기 부하 데이터를 출력하는 단계;를 포함하고,상기 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자를 생성하는 단계는,를 기초로 생성되는 제1 타임스탬프 데이터를 상기 복수의 외부 인자 중 적어도 일부로 생성하는 단계를 포함하고,여기서,은 시간 단위를 나타내고, 은 주기를 나타내는, 인공신경망 기반의 전기 부하 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자를 생성하는 단계는,상기 건물의 과거 전력 소비량 데이터를 획득하는 단계; 및상기 획득된 과거 전력 소비량 데이터를 기초로 예측 시점 하루 이전의 전력 소비량, 예측 시점 일주 이전의 전력 소비량 및 예측 시점 이전 일주일 동안의 평균 전력 소비량을 상기 복수의 내부 인자 중 적어도 일부로 생성하는 단계;를 포함하는 인공신경망 기반의 전기 부하 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자를 생성하는 단계는,를 기초로 생성되는 제2 타임스탬프 데이터를 상기 복수의 외부 인자 중 적어도 일부로 생성하는 단계를 포함하고,여기서,은 시간 단위를 나타내고, 은 주기를 나타내는, 인공신경망 기반의 전기 부하 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자를 생성하는 단계는,예측 시점의 온도-습도 연관성 데이터 및 온도-풍속 연관성 데이터를 상기 복수의 외부 인자 중 적어도 일부로 생성하는 단계;를 포함하는 인공신경망 기반의 전기 부하 예측 방법
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제5항에 있어서,상기 온도-습도 연관성 데이터는,에 의해 산출되고,여기서, 는 온도-습도 연관성 데이터를 나타내고, 는 예측 시점의 온도를 나타내고, 는 예측 시점의 습도를 나타내는, 인공신경망 기반의 전기 부하 예측 방법
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제5항에 있어서,상기 온도-풍속 연관성 데이터는,에 의해 산출되고,여기서, 는 온도-풍속 연관성 데이터를 나타내고, 는 예측 시점의 온도를 나타내고, 는 예측 시점의 풍속을 나타내는, 인공신경망 기반의 전기 부하 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 인공신경망 모델은 결정 트리 기반의 앙상블 학습 모델(decision tree-based ensemble learning model)인, 인공신경망 기반의 전기 부하 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 출력된 건물의 제2 전기 부하 데이터를 기초로 목적일 까지의 상기 건물의 사용 가능 전력량을 산출하는 단계;를 더 포함하는 인공신경망 기반의 전기 부하 예측 방법
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제9항에 있어서,상기 산출된 건물의 사용 가능 전력량이 사전 결정된 임계값 이하인 경우, 상기 건물과 연관된 사용자 단말로 경고 메시지를 전송하는 단계;를 더 포함하는 인공신경망 기반의 전기 부하 예측 방법
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제1항, 제2항 및 제4항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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컴퓨팅 장치로서,통신 모듈;메모리; 및상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 적어도 하나의 프로그램은,인공신경망 모델의 입력 데이터를 구성하는 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자를 생성하고,상기 생성된 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자에 대응하는 데이터를 상기 인공신경망 모델에 제공하여 건물의 제1 전기 부하 데이터를 출력하고,XAI 모델을 이용하여 상기 제1 전기 부하 데이터와 상기 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자 각각의 연관성을 기초로 상기 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자 각각의 우선순위를 결정하고,상기 결정된 우선순위를 기초로 상기 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자 각각에 대응하는 복수의 가중치를 산출하고,상기 산출된 복수의 가중치를 상기 대응되는 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자 각각에 적용하고,상기 복수의 가중치가 적용된 복수의 내부 인자 및 복수의 외부 인자를 상기 인공신경망 모델에 제공하여 건물의 제2 전기 부하 데이터를 출력하고,를 기초로 생성되는 제1 타임스탬프 데이터를 상기 복수의 외부 인자 중 적어도 일부로 생성하기 위한 명령어들을 포함하고,여기서,은 시간 단위를 나타내고, 은 주기를 나타내는, 컴퓨팅 장치
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