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계층적 심화 강화학습을 이용한 HEMS 최적화 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022001076
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 계층적 심화 강화학습을 이용한 HEMS 최적화 방법 및 장치를 개시한다. 본 실시예에 따르면, 프로세서 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, actor-critic 네트워크 모델 기반으로 제1 레벨에서, 고정 부하를 갖는 제어할 수 없는 기기, 차단 불가능 시프트 가능 기기 및 줄일 수 있는 기기에 대한 에너지 소비 스케줄링을 수행하고, actor-critic 네트워크 기반으로 제2 레벨에서 상기 제1 레벨에서의 에너지 소비 스케줄링을 고려하여 ESS(Energy Storage System) 및 EV(Electric Vehicle)의 최적 충방전 스케줄링을 수행하도록, 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 DRL 기반 HEMS 최적화 장치가 제공된다.
Int. CL H02J 3/00 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) G06Q 50/06 (2012.01.01)
CPC H02J 3/0075(2013.01) G06N 3/082(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G06Q 50/06(2013.01) H02J 2310/14(2013.01)
출원번호/일자 1020200086815 (2020.07.14)
출원인 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0008565 (2022.01.21) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.07.14)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최대현 서울특별시 영등포구
2 이상윤 서울특별시 중구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최관락 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
2 송인호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.07.14 수리 (Accepted) 1-1-2020-0731149-12
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2020.07.14 수리 (Accepted) 1-1-2020-0732457-48
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
DRL(Deep Reinforce Learning) 기반 HEMS(Home Energy Management System) 최적화 장치로서, 프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되는 메모리를 포함하되, actor-critic 네트워크 모델 기반으로 제1 레벨에서, 고정 부하를 갖는 제어할 수 없는 기기, 차단 불가능 시프트 가능 기기 및 줄일 수 있는 기기에 대한 에너지 소비 스케줄링을 수행하고,actor-critic 네트워크 기반으로 제2 레벨에서 상기 제1 레벨에서의 에너지 소비 스케줄링을 고려하여 ESS(Energy Storage System) 및 EV(Electric Vehicle)의 최적 충방전 스케줄링을 수행하도록,상기 프로세서에 의해 실행 가능한 프로그램 명령어들을 저장하는 DRL 기반 HEMS 최적화 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 차단 불가능 시프트 가능 기기는 세탁기를 포함하고, 상기 줄일 수 있는 기기는 에어컨을 포함하는 DRL 기반 HEMS 최적화 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 프로그램 명령어들은, 상기 제1 레벨 및 제2 레벨 각각에서, 각 기기 에이전트의 현재 상태에 대응되는 행동을 선택하고 실행하고, 상기 현재 상태 및 선택된 행동에 따른 Q-값을 계산하며, actor 네트워크 및 critic 네트워크 각각의 손실 함수를 계산하고, 상기한 과정을 반복 수행하여 최대의 Q-값을 갖는 최적 정책을 결정하는 DRL 기반 HEMS 최적화 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 actor-critic 네트워크 모델은, 하나의 입력 레이어, 2n개의 뉴런을 갖는 제1 히든 레이어, n개의 뉴런을 갖는 actor 네트워크에 상응하는 제2 히든 레이어 및 n개의 뉴런을 갖는 critic 네트워크에 상응하는 제3 히든 레이어 및 기기의 동작 스케줄에 관한 평균 및 분산, Q-값을 출력하는 출력 레이어를 포함하는 DRL 기반 HEMS 최적화 장치
5 5
프로세서 및 메모리를 포함하는 장치에서 DRL(Deep Reinforce Learning) 기반으로 HEMS(Home Energy Management System)를 최적화하는 방법으로서, actor-critic 네트워크 모델 기반으로 제1 레벨에서, 고정 부하를 갖는 제어할 수 없는 기기, 차단 불가능 시프트 가능 기기 및 줄일 수 있는 기기에 대한 에너지 소비 스케줄링을 수행하는 단계; 및actor-critic 네트워크 기반으로 제2 레벨에서 상기 제1 레벨에서의 에너지 소비 스케줄링을 고려하여 ESS(Energy Storage System) 및 EV(Electric Vehicle)의 최적 충방전 스케줄링을 수행하는 단계를 포함하는 DRL 기반 HEMS 최적화 방법
6 6
제5항에 있어서,상기 차단 불가능 시프트 가능 기기는 세탁기를 포함하고, 상기 줄일 수 있는 기기는 에어컨을 포함하는 DRL 기반 HEMS 최적화 방법
7 7
제5항에 따른 방법을 수행하는 컴퓨터 판독 가능한 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 중앙대학교 산학협력단 대학ICT연구센터지원사업 블록체인 비즈니스 서비스 기술 개발 및 인력양성
2 산업통상자원부 중앙대학교 산학협력단 에너지인력양성(R＆D) 신재생에너지 디지털 트윈 비즈 플랫폼 개발 고급트랙