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데이터마이닝 기법을 이용하여 고객기준부하를 추정하는 방법 및 그에 따른 장치(Method for estimating customer baseline load using data mining and apparatus thereof)

  • 기술번호 : KST2016007085
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  • 전화번호 :
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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 발명은 데이터 마이닝 기법을 이용하여 고객기준부하를 추정하는 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 일정 기간 동안의 로드 프로파일 데이터를 분석대상 데이터로 입력받아 전력사용패턴의 유사도를 판단하기 위한 파라미터에 값을 설정하고, 데이터 마이닝 기법으로써 자기 조직화 지도 기법 및 K-평균 군집화 기법을 순차적으로 적용하여 수요반응 신호가 수신된 날과 전력사용패턴이 유사한 후보 날을 하나 이상 추출함으로써 오차율이 낮은 고객기준부하 값을 추정할 수 있다.
Int. CL G06F 17/00 (2019.01.01)
CPC G06F 16/00(2013.01) G06F 16/00(2013.01)
출원번호/일자 1020140108227 (2014.08.20)
출원인 서강대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1708709-0000 (2017.02.15)
공개번호/일자 10-2016-0022540 (2016.03.02) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.08.20)
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 마포구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김홍석 대한민국 서울특별시 마포구
2 최요환 대한민국 서울특별시 송파구
3 유승형 대한민국 경기도 수원시 장안구
4 박세홍 대한민국 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인충현 대한민국 서울특별시 서초구 동산로 **, *층(양재동, 베델회관)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교산학협력단 서울특별시 마포구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2014.08.20 수리 (Accepted) 1-1-2014-0789179-77
2 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2014.08.20 수리 (Accepted) 1-1-2014-0787310-16
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.08.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0789540-57
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2015.04.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2015.06.10 수리 (Accepted) 9-1-2015-0039232-52
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2015.08.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0522366-51
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2015.10.05 수리 (Accepted) 1-1-2015-0962062-38
8 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2015.11.04 수리 (Accepted) 1-1-2015-1072452-89
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2015.12.02 수리 (Accepted) 1-1-2015-1179138-88
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2015.12.02 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-1179160-83
11 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2016.04.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0293186-68
12 [법정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Extension of Legal Period] Request for Extension of Period (Reduction, Expiry Reconsideration)		 2016.05.20 수리 (Accepted) 7-1-2016-0032148-83
13 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2016.06.17 수리 (Accepted) 1-1-2016-0582844-57
14 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2016.06.17 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2016-0582848-39
15 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.07.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0517588-07
16 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.08.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0830709-08
17 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2016.08.26 수리 (Accepted) 1-1-2016-0830699-28
18 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.01.11 수리 (Accepted) 4-1-2017-5005781-67
19 등록결정서
Decision to Grant Registration		 2017.01.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0054823-95
20 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.01.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5014626-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
데이터 마이닝(data mining) 기법을 이용하여 고객기준부하(Customer Baseline Load)를 추정하는 방법에 있어서, 신호수신부가 수요반응(Demand Response) 신호를 수신하는 단계; 기준설정부가 고객의 실제 전력사용량을 기록한 로드 프로파일 데이터(load profile data)가 저장된 데이터베이스로부터 상기 수요반응 신호가 수신된 때로부터 소급하여 일정 기간 동안의 로드 프로파일 데이터를 분석대상 데이터로 입력받는 단계; 상기 기준설정부가 상기 수요반응 신호를 수신한 날을 기준일로 설정하고, 상기 분석대상 데이터 중에서 최근 12시간 동안의 데이터로부터 전력사용패턴의 유사도를 판단하기 위한 파라미터에 값을 설정하는 단계; 후보추출부가 상기 분석대상 데이터에 대하여 상기 파라미터를 이용하여 데이터 마이닝 기법을 적용함으로써 상기 기준일과 전력사용패턴의 유사도가 높은 후보 날을 하나 이상 추출하는 단계; 및고객기준부하추정부가 상기 후보 날들의 데이터에 대하여 평균값을 산출함으로써 상기 고객기준부하를 추정하는 단계;를 포함하며,상기 데이터 마이닝 기법은,다수의 파라미터를 갖는 상기 분석대상 데이터들에 대하여 유사한 변수들의 상관관계를 통해 파라미터의 종류가 감소된 데이터를 산출하고, 상기 종류가 감소된 파라미터로 표현된 데이터를 이용하여 상기 분석대상 데이터들을 전력사용패턴 별로 복수 개의 클러스터로 분류하는 것으로, 자기 조직화 지도(Self-Organizing Map, SOM) 기법 및 K-평균 군집화(K-means clustering) 기법을 순차적으로 적용하는 것을 특징으로 하는 고객기준부하를 추정하는 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 파라미터는 상기 기준일에 대한 시간당 전력 사용량, 평균 온도, 전력 사용량의 기울기 및 근무일 여부를 포함하는 것을 특징으로 하는 고객기준부하를 추정하는 방법
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 전력 사용량의 기울기는 상기 기준일의 오전 온도와 상기 수요반응 신호가 수신된 때의 온도에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 고객기준부하를 추정하는 방법
4 4
제 1 항에 있어서, 상기 파라미터에 값을 설정하는 단계는 상기 분석대상 데이터 중에서 이상 값이나 오류 값들을 전처리한 후, 파라미터에 값을 설정하는 것을 특징으로 하는 고객기준부하를 추정하는 방법
5 5
삭제
6 6
제 1 항에 있어서, 상기 기준일과 전력사용패턴의 유사도가 높은 후보 날은 상기 기준일과 동일한 클러스터에 존재하는 날인 것을 특징으로 하는 고객기준부하를 추정하는 방법
7 7
제 1 항에 있어서, 상기 자기 조직화 지도 기법에서 상기 파라미터의 종류를 차수로 설정하고, 상기 분석대상 데이터에 대하여 유사한 변수들의 상관관계를 이용하여 차수를 낮추는 것을 특징으로 하는 고객기준부하를 추정하는 방법
8 8
제 1 항에 있어서, 상기 K-평균 군집화 기법에서 K는 고객의 사용특성에 따라 사용자가 임의의 값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 고객기준부하를 추정하는 방법
9 9
제 1 항에 있어서, 상기 K-평균 군집화 기법에서 K는 MIA(Mean Index Adequacy) 척도에 따라 결정된 최소 값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 고객기준부하를 추정하는 방법
10 10
제 1 항 내지 제 4 항, 제 6 항 내지 제 9 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
11 11
데이터 마이닝(data mining) 기법을 이용한 고객기준부하(Customer Baseline Load) 추정 장치에 있어서, 고객 또는 전력망으로부터 수요반응(Demand Response) 신호를 수신하는 신호수신부;고객의 실제 전력사용량을 기록한 로드 프로파일 데이터(load profile data)로 구축된 데이터베이스;상기 신호수신부가 상기 수요반응 신호를 수신하면 상기 수요반응 신호를 수신한 날을 기준일로 설정하고, 상기 데이터베이스로부터 상기 기준일로부터 소급하여 일정 기간 동안의 로드 프로파일 데이터를 분석대상 데이터로 입력받아 상기 기준일의 최근 12시간 동안의 데이터를 전력사용패턴의 유사도를 판단하기 위한 파라미터의 값으로 설정하는 기준설정부;상기 분석대상 데이터에 대하여 상기 파라미터를 이용하여 데이터 마이닝 기법을 적용함으로써 상기 기준일과 전력사용패턴의 유사도가 높은 후보 날을 하나 이상 추출하는 후보추출부; 및 상기 후보 날들의 데이터에 대하여 평균값을 산출함으로써 상기 고객기준부하를 추정하는 고객기준부하추정부;를 포함하며,상기 데이터 마이닝 기법은,다수의 파라미터를 갖는 상기 분석대상 데이터들에 대하여 유사한 변수들의 상관관계를 통해 파라미터의 종류가 감소된 데이터를 산출하고, 상기 종류가 감소된 파라미터로 표현된 데이터를 이용하여 상기 분석대상 데이터들을 전력사용패턴 별로 복수 개의 클러스터로 분류하는 것으로, 자기 조직화 지도(Self-Organizing Map, SOM) 기법 및 K-평균 군집화(K-means clustering) 기법을 순차적으로 적용하는 것을 특징으로 하는 고객기준부하 추정 장치
12 12
제 11 항에 있어서, 상기 전력사용패턴의 유사도를 판단하기 위한 파라미터는 상기 기준일에 대한 시간당 전력 사용량, 평균 온도, 전력 사용량의 기울기 및 근무일 여부를 포함하되,상기 전력 사용량의 기울기는 상기 기준일의 오전 온도와 상기 수요반응 신호가 수신된 때의 온도에 따라 결정되는 것을 특징으로 하는 고객기준부하 추정 장치
13 13
삭제
14 14
제 11 항에 있어서, 상기 기준일과 전력사용패턴의 유사도가 높은 후보 날은상기 기준일과 동일한 클러스터에 존재하는 날인 것을 특징으로 하는 고객기준부하 추정 장치
15 15
제 11 항에 있어서, 상기 자기 조직화 지도 기법에서 상기 파라미터의 종류를 차수로 설정하고, 상기 분석대상 데이터에 대하여 유사한 변수들의 상관관계를 이용하여 차수를 낮추는 것을 특징으로 하는 고객기준부하 추정 장치
16 16
제 11 항에 있어서, 상기 K-평균 군집화 기법에서 K는 고객의 사용특성에 따라 사용자가 임의의 값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 고객기준부하 추정 장치
17 17
제 11 항에 있어서, 상기 K-평균 군집화 기법에서 K는 MIA(Mean Index Adequacy) 척도에 따라 결정된 최소 값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 고객기준부하 추정 장치
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 서강대학교 산학협력단 2013년도 IT/SW 창의연구과정(기술개발형) 전력위기 극복을 위한 고속 수요반응 기반의 에너지 IT 융합 플랫폼 개발