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태양광 발전 시스템의 고장 진단 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2019003291
  • 담당센터 : 부산기술혁신센터
  • 전화번호 : 051-606-6561
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 태양광 발전 시스템의 고장 진단 방법에 관한 것으로, 태양광 발전 시스템에 장착된 고장 감지 센서들로부터 계측 데이터를 수집하고, 상기 수집된 계측 데이터를 데이터베이스에 저장하여 빅데이터를 구축하는 단계; 상기 데이터베이스에 저장된 빅데이터와 상기 태양광 발전 시스템의 고장 정보를 이용하여 상기 태양광 발전 시스템의 고장 종류별 고장 패턴을 산출하는 단계; 및 상기 고장 감지 센서들로부터 수신되는 실시간 계측 데이터와 상기 산출된 고장 패턴을 기반으로 상기 태양광 발전 시스템의 고장 여부를 진단하는 단계를 포함한다.
Int. CL H02S 50/10 (2014.01.01) G08B 21/18 (2006.01.01) G06F 11/07 (2006.01.01)
CPC H02S 50/10(2013.01) H02S 50/10(2013.01) H02S 50/10(2013.01)
출원번호/일자 1020170128135 (2017.09.29)
출원인 한국전기연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0038091 (2019.04.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.03.31)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전기연구원 대한민국 경상남도 창원시 성산구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김응상 대한민국 경상남도 창원시 의창구
2 조경희 대한민국 경상남도 창원시 진해구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인충정 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로***,*층(역삼동,성보역삼빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.09.29 수리 (Accepted) 1-1-2017-0963578-22
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2020.03.31 수리 (Accepted) 1-1-2020-0337863-62
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번호 청구항
1 1
태양광 발전 시스템에 장착된 고장 감지 센서들로부터 계측 데이터를 수집하고, 상기 수집된 계측 데이터를 데이터베이스에 저장하여 빅데이터를 구축하는 단계;상기 데이터베이스에 저장된 빅데이터와 상기 태양광 발전 시스템의 고장 정보를 이용하여 상기 태양광 발전 시스템의 고장 종류별 고장 패턴을 산출하는 단계; 및상기 고장 감지 센서들로부터 수신되는 실시간 계측 데이터와 상기 산출된 고장 패턴을 기반으로 상기 태양광 발전 시스템의 고장 여부를 진단하는 단계를 포함하는 태양광 발전 시스템의 고장 진단 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 빅데이터 구축 단계는,상기 태양광 발전 시스템의 고장이력을 수집하여 해당 시스템을 구성하는 장치별로 고장 종류들을 분류하는 단계; 및상기 고장 종류들을 식별하기 위한 복수의 고장 감지 센서들을 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 태양광 발전 시스템의 고장 진단 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 빅데이터 구축 단계는, 상기 수집된 계측 데이터를 아날로그 데이터와 디지털 데이터로 분류하고, 상기 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환하는 단계를 더 포함하는 태양광 발전 시스템의 고장 진단 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 고장 정보는 시스템 운영자로부터 입력받는 것을 특징으로 하는 태양광 발전 시스템의 고장 진단 방법
5 5
제1항에 있어서, 상기 고장 패턴 산출 단계는,상기 빅데이터와 상기 고장 정보를 비교하여 데이터별 고장 여부를 판단하는 단계; 및상기 고장 여부 판단에 기초하여 상기 빅데이터를 정상 데이터들과 고장 데이터들로 분류하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 태양광 발전 시스템의 고장 진단 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 고장 패턴 산출 단계는,상기 정상 데이터들과 상기 고장 데이터들을 구분하여 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 태양광 발전 시스템의 고장 진단 방법
7 7
제5항에 있어서, 상기 고장 패턴 산출 단계는,상기 고장 데이터들을 편집하고, 상기 편집된 고장 데이터들을 상기 태양광 발전 시스템의 고장 종류별로 분류하는 단계; 및상기 분류된 고장 데이터들의 평균 패턴을 구하여 상기 고장 종류별 고장 패턴을 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 태양광 발전 시스템의 고장 진단 방법
8 8
제1항에 있어서, 고장 감지 시, 고장 발생 시간, 고장 발생 장치, 고장 종류 및 고장 원인 중 적어도 하나를 포함하는 알람 신호를 출력하는 단계를 더 포함하는 태양광 발전 시스템의 고장 진단 방법
9 9
제1항 내지 제8항 중 어느 하나의 항에 따른 방법이 컴퓨터상에서 수행 가능한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
10 10
태양광 발전 시스템에 장착된 고장 감지 센서들로부터 계측 데이터를 수집하는 계측 데이터 수집부;상기 계측 데이터 수집부를 통해 수집된 계측 데이터를 데이터베이스에 저장하여 빅데이터를 구축하는 빅데이터 구축부; 상기 데이터베이스에 저장된 빅데이터와 상기 태양광 발전 시스템의 고장 정보를 이용하여 상기 태양광 발전 시스템의 고장 종류별 고장 패턴을 산출하는 고장패턴 산출부; 및상기 고장 감지 센서들로부터 수신되는 실시간 계측 데이터와 상기 산출된 고장 패턴을 기반으로 상기 태양광 발전 시스템의 고장 여부를 진단하는 고장 진단부를 포함하는 PV(Photovoltaic) 관리 시스템
11 11
제10항에 있어서,상기 계측 데이터 수집부를 통해 수집된 계측 데이터를 아날로그 데이터와 디지털 데이터로 분류하고, 상기 아날로그 데이터를 디지털 데이터로 변환하는 데이터 처리부를 더 포함하는 PV 관리 시스템
12 12
제10항에 있어서,상기 고장 진단부를 통한 고장 진단 시, 고장 발생 시간, 고장 발생 장치, 고장 종류 및 고장 원인 중 적어도 하나를 포함하는 알람 신호를 출력하는 고장 경보부를 더 포함하는 PV 관리 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 포스코에너지 스마트그리드핵심기술개발 도매시장연계를 위한 대규모 자원융·복합형분산자원통합운영사업 모델개발 및 실증