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상위 계층 전력 데이터를 획득하고 이를 가상의 하위 계층 전력 정보로 분해하는 전력 정보 분해부;전력 소비에 영향을 줄 수 있는 외부 데이터를 수집하는 외부 데이터 수집부; 및분해된 가상의 하위 계층 전력 정보와 외부 데이터를 고려하여 상위 계층 전력 예측 정보를 생성하는 전력 정보 예측부를 포함하고,상기 전력 정보 분해부는 상기 상위 계층 전력 데이터에 포함되는 하위 계층 전력 정보마다의 특성을 판단하고 이를 분류하는 전력정보 특성분석부, 각 하위 계층 별 전력 소비 경향에 따른 계수를 설정하는 계수 설정부 및 상기 전력정보 특성 분석부 및 상기 계수 설정부의 수행 결과에 기초하여 가상의 하위 계층 전력 정보를 생성하는 전력 신호 분해부를 포함하고,상기 전력 신호 분해부는y[n]=ynr[n]+yn[n]=anr[n]y[n]+ar[n]y[n]=anr[n]y[n]+(1-anr[n])y[n] 연산을 통해 상기 가상의 하위 계측 전력 정보를 생성하며,y[n]은 최초 획득한 상위 계층 전력 데이터이고, anr 과 ar 각각은 상기 계수 설정부에서 설정된 계수이고, ynr 과 yn 각각은 가상의 하위 계측 전력 신호인전력 수요 예측 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 하위 계층 전력 정보는 건물 유형별 하위계층 데이터로 분류되는전력 수요 예측 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 계수 설정부는 시간대별 전력 소비 경향에 기초하여 계수를 설정하는전력 수요 예측 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 외부 데이터는 온도, 습도, 풍량 또는 각 건물별 재실 인원수 중 적어도 어느 하나인전력 수요 예측 시스템
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제 1 항에 있어서,전력 정보 예측부는 ANN(artificial neural network), AR(autoregressive) 또는 ARIMA(autoregressive integrated moving average) 중 적어도 어느 한 모델에 따라 상위 계층 전력 예측 정보를 생성하는전력 수요 예측 시스템
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외부 데이터 수집부가 전력 소비에 영향을 줄 수 있는 외부 데이터를 수집하는 단계;전력 정보 분해부가 하위 계층 전력 정보가 종합된 상위 계층 전력 데이터를 획득하고, 이를 가상의 하위 전력 정보로 분해하는 단계; 및전력 정보 예측부가 분해된 가상의 하위 전력 정보와 상기 외부 데이터를 고려하여 상위 계층 전력 예측 정보를 생성하는 단계를 포함하고,상기 상위 계층 전력 데이터를 가상의 하위 전력 정보로 분해하는 단계는상기 상위 계층 전력 데이터에 포함되는 하위 계층 전력 정보마다의 특성을 판단하고 이를 분류하는 단계, 각 하위 계층 별 전력 소비 경향에 따른 계수를 설정하는 단계 및 하위 계층 전력 데이터 분류 결과 및 설정 계수에 기초하여 가상의 하위 계층 전력 정보를 생성하는 단계를 포함하고,상기 가상의 하위 계층 전력 정보를 생성하는 단계는y[n]=ynr[n]+yn[n]=anr[n]y[n]+ar[n]y[n]=anr[n]y[n]+(1-anr[n])y[n] 연산을 통해 상기 가상의 하위 계측 전력 정보를 생성하는 단계를 포함하고,y[n]은 최초 획득한 상위 계층 전력 데이터이고, anr 과 ar 각각은 계수 설정부에서 설정된 계수이고, ynr 과 yn 각각은 가상의 하위 계측 전력 신호인전력 수요 예측 방법
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제 7 항에 있어서,상기 하위 계층 전력 정보는 건물 유형별 하위계층 데이터로 분류되는전력 수요 예측 방법
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제 7 항에 있어서,전력 소비 경향에 영향에 따른 계수를 설정하는 단계는 시간대별 전력 소비 경향에 기초하여 계수를 설정하는 단계를 포함하는전력 수요 예측 방법
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제 7 항에 있어서,상기 외부 데이터는 온도, 습도, 풍량 또는 각 건물별 재실 인원수 중 적어도 어느 하나인 전력 수요 예측 방법
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제 7 항에 있어서,상기 상위 계층 전력 예측 정보를 생성하는 단계는ANN(artificial neural network), AR(autoregressive) 또는 ARIMA(autoregressive integrated moving average) 중 적어도 어느 한 모델에 따라 상위 계층 전력 예측 정보를 생성하는 단계를 포함하는전력 수요 예측 방법
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