KR101130395B1 - 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법 및 장치 - Google Patents

자동 검침 시스템의 위약 검출 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명은 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법 및 장치에 관한 것으로, DB로부터 모고객인 개별 고객들의 과거 전력 사용량을 추출하여 계약종별, 용도별, 산업분류별로 표준 패턴을 정의하는 단계, DB로부터 추출된 자고객인 특정 개별 고객의 전력 사용량을 시간 또는 월 단위로 상대도수화하여 개별 고객의 전력 사용 패턴을 생성하는 단계, 모고객의 과거 전력 사용량에서 상기 자고객의 전력 사용량을 차감하여 상기 표준 패턴의 편차를 보정하는 단계, 상기 표준 패턴과 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴을 계약종별, 용도별, 및 산업분류코드별로 각각 비교하는 단계, 및 상기 비교하는 단계의 비교 결과, 계약종류, 용도, 산업분류 중 적어도 하나를 기준으로 한 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴과 상기 표준 패턴 사이의 편차가 기준치를 초과한 경우, 해당 고객이 위약 전력을 사용한 것으로 판단하여 해당 고객을 위약 전력 사용 고객으로 추출하는 단계를 포함한다.

Description

자동 검침 시스템의 위약 검출 방법 및 장치{Method and apparatus for detect of break contract in automatic meter reading system}
본 발명은 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 자동 검침 데이터의 15분 단위 전력사용량과 영업정보 시스템 데이터의 월 단위 전력 사용량을 이용하여 과거 사용량 또는 용도별로 생성된 표준패턴과 개별 고객의 전력 사용 패턴을 비교하여 그 편차로부터 위약 전력 사용 고객을 검출하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법 및 장치에 관한 것이다.
일반적으로, 자동 검침 시스템은 개별 고객의 댁내 설치된 전력량계로부터의 검침 데이터를 데이터 수집 장치에서 수집하여 검침 서버로 전송함으로써, 검침 서버에서는 각 개별 고객들의 전력 사용량을 확인하게 된다.
이때, 검침 서버는 각 개별 고객들이 계약 전력을 초과하여 사용하는 것을 방지하기 위해, 일정 시간 동안의 전력 사용량이 기준치를 초과하면 전력 사용을 제한하는 등의 방법을 이용하였다. 그러나, 이미 계약 전력을 초과하여 사용한 개별 고객을 찾아내기란 쉽지 않았다.
본 발명의 목적은, 15분 단위 전력사용량의 정상계량 여부 또는 표준패턴과 비교한 전력 사용 패턴의 오차율로부터 비정상적인 전력 사용 고객을 추출하여 위약 또는 업무착오를 방지하도록 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법 및 장치를 제공함에 있다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법은, DB로부터 모고객인 개별 고객들의 과거 전력 사용량을 추출하여 계약종별, 용도별, 산업분류별로 표준 패턴을 정의하는 단계, 상기 DB로부터 추출된 자고객인 특정 개별 고객의 전력 사용량을 시간 또는 월 단위로 상대도수화하여 개별 고객의 전력 사용 패턴을 생성하는 단계, 상기 모고객의 과거 전력 사용량에서 상기 자고객의 전력 사용량을 차감하여 상기 표준 패턴의 편차를 보정하는 단계, 상기 표준 패턴과, 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴을 계약종별로 비교하고, 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴을 용도별로 비교하고, 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴을 산업분류코드별로 각각 비교하는 단계, 및 상기 비교하는 단계의 비교 결과, 계약종류, 용도, 산업분류 중 적어도 하나를 기준으로 한 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴과 상기 표준 패턴 사이의 편차가 기준치를 초과한 경우, 해당 고객이 위약 전력을 사용한 것으로 판단하여 해당 고객을 위약 전력 사용 고객으로 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 표준 패턴을 정의하는 단계는, 각 개별 고객의 전력 사용량을 24시간 또는 12개월 단위로 상대도수화하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 표준 패턴을 정의하는 단계는, 상기 상대도수화 한 개별 고객을 계약종별, 용도별, 산업분류별로 군집화하는 단계, 및 각 군집의 전력 사용량에 대해 시간 또는 월 단위의 중앙값을 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 표준 패턴을 정의하는 단계는, 상기 중앙값을 연결하여 계약종별, 용도별, 산업분류별로 표준이 되는 시간 또는 월 단위의 대표 부하곡선을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 보정하는 단계는, 모고객과 자고객의 전력 사용 특성에 따라 자고객의 전력 사용량을 월, 일, 시간 순으로 추정하는 단계, 및 추정된 상기 자고객의 전력 사용량을 상기 모고객의 전력 사용량에서 차감하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 위약 전력 사용 고객으로 추출하는 단계는, 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴의 추출 유형, 계약종별, 산업분류코드에 따라 대응하는 표준 패턴을 추출하여, 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴과 추출된 상기 표준 패턴의 동일 시간대 또는 동일 월의 편차를 비교하는 것을 특징으로 한다.
상기 위약 전력 사용 고객의 이상 패턴을 화면에 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 위약 전력 사용 고객을 위약 고객 리스트에 추가하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
15분 단위의 전력 사용량이 '0'인 횟수가 일정 이상인 경우, 검침 오류로 인한 업무 착오 패턴인 것으로 판단하여, 해당 고객을 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
한편, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 자동 검침 시스템의 위약 검출 장치는, 모고객인 개별 고객들의 과거 전력 사용량을 추출하여 계약종별, 용도별, 산업분류별로 표준 패턴을 정의하는 표준 패턴 생성부, 자고객인 특정 개별 고객의 전력 사용량을 시간 또는 월 단위로 상대도수화하여 개별 고객의 전력 사용 패턴을 생성하는 전력 사용 패턴 생성부, 상기 모고객의 과거 전력 사용량에서 상기 자고객의 전력 사용량을 차감하여 상기 표준 패턴의 편차를 보정하는 편차 보정부, 및 상기 표준 패턴과 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴을 계약종별, 용도별, 및 산업분류코드별로 각각 비교하여, 계약종류, 용도, 산업분류 중 적어도 하나를 기준으로 한 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴과 표준 패턴 사이의 편차가 기준치를 초과한 경우, 해당 고객을 위약 전력 사용 고객으로 추출하는 위약 검출부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 표준 패턴 생성부는, 각 개별 고객의 전력 사용량을 24시간 또는 12개월 단위로 상대도수화 한 개별 고객을 계약종별, 용도별, 산업분류별로 군집화하여, 각 군집의 전력 사용량에 대해 시간 또는 월 단위의 중앙값을 계산하는 것을 특징으로 한다.
상기 표준 패턴 생성부는, 상기 중앙값을 연결하여 계약종별, 용도별, 산업분류별로 표준이 되는 시간 또는 월 단위의 대표 부하곡선을 생성하고, 상기 대표 부하곡선들을 계약종별, 용도별, 산업분류별 표준 패턴으로 각각 정의하는 것을 특징으로 한다.
상기 편차 보정부는, 모고객과 자고객의 전력 사용 특성에 따라 자고객의 전력 사용량을 월, 일, 시간 순으로 추정하고, 추정된 상기 자고객의 전력 사용량을 상기 모고객의 전력 사용량에서 차감하는 것을 특징으로 한다.
상기 위약 검출부는, 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴의 추출 유형, 계약종별, 산업분류코드에 따라 대응하는 표준 패턴을 추출하여, 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴과 추출된 상기 표준 패턴의 동일 시간대 또는 동일 월의 편차를 비교하는 것을 특징으로 한다.
상기 위약 검출부는, 상기 위약 전력 사용 고객을 위약 고객 리스트에 추가하는 것을 특징으로 한다.
한편, 15분 단위의 전력 사용량이 '0'인 횟수가 일정 이상인 경우, 검침 오류로 인한 업무 착오 패턴인 것으로 판단하여, 해당 고객을 추출하는 검침 오류 검출부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 15분 단위 전력사용량과 영업정보 시스템 데이터의 24시간 또는 24개월 단위 전력사용량을 이용하여 과거 사용량 또는 용도별로 표준패턴을 생성하고, 개별 고객의 과거 전력 사용 패턴을 표준패턴과 비교함으로써, 위약 전력 사용 고객을 쉽게 검출할 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 표준패턴 및 개별 고객의 전력 사용 패턴 생성 시, 자동 검침 데이터에서 모고객 사용량을 보정하고, 자동 검침 데이터의 전력 사용량을 상대도수화 한 수치를 적용함으로써, 개별 고객의 절대 사용량의 차이에 따른 편차를 최소화할 수 있는 이점이 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 표준패턴을 생성함에 있어서, 시간 또는 월 단위의 중앙값을 표준패턴의 수치에 적용함으로써, 고객 정보(계약종별, 용도, 산업분류코드)의 오류 또는 특이 데이터를 표준패턴 군집에서 배제할 수 있는 이점이 있다.
도 1 은 본 발명에 따른 자동 검침 시스템의 위약 검출 장치의 구성을 설명하는데 참조되는 블록도이다.
도 2 는 본 발명에 따른 DB의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 3 은 본 발명에 따른 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 순서도이다.
도 4 는 본 발명에 따른 자동 검침 시스템의 표준 패턴 생성 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 순서도이다.
도 5 내지 도 8 은 본 발명에 따른 자동 검침 시스템의 위약 검출 동작 예를 도시한 예시도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 자동 검침 시스템의 위약 검출 장치의 구성을 설명하는데 참조되는 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 자동 검침 시스템의 위약 검출 장치는, 입출력 인터페이스부(10), 통신부(20), 제어부(30), DB, 표준 패턴 생성부(50), 전력 사용 패턴 생성부(60), 편차 보정부(70), 전력 사용량 분석부(80), 기준값 설정부(90), 위약 검출부(100), 및 검침 오류 검출부(110)를 포함한다.
입출력 인터페이스부(10)는 관리자로부터 소정의 명령을 입력받는 입력 인터페이스와, 자동 검침 시스템의 위약 검출 동작을 화면에 출력하는 출력 인터페이스를 포함한다. 여기서, 입출력 인터페이스부(10)는 터치스크린과 같이 입력 인터페이스와 출력 인터페이스가 일체로 형성된 수단을 이용하는 것이 바람직하나, 이에 한정되는 것은 아니다.
표준 패턴 생성부(50)는 모고객인 개별 고객들의 과거 전력 사용량에 근거하여 표준 패턴을 정의한다.
여기서, 표준 패턴 생성부(50)는 자동 검침 데이터를 추출하여 모고객인 각 개별 고객들의 전력 사용량을 24시간 또는 12개월 단위로 상대도수화한다.
또한, 표준 패턴 생성부(50)는 상대도수화 한 각 개별 고객들을 계약종별, 용도별, 산업분류별로 군집화하여, 각 군집에 속한 개별 고객의 전력 사용량에 대해 시간 또는 월 단위의 중앙값을 계산한다.
이때, 표준 패턴 생성부(50)는 계산된 각 중앙값을 연결하여 계약종별, 용도별, 산업분류별로 표준이 되는 시간 또는 월 단위의 대표 부하곡선을 생성하고, 대표 부하곡선들을 계약종별, 용도별, 산업분류별 표준 패턴으로 각각 정의한다.
표준 패턴 생성부(50)에 의해 생성된 계약종별, 용도별, 산업분류별 표준 패턴들은 DB에 저장된다.
전력 사용 패턴 생성부(60)는 개별 고객의 전력 사용량을 시간 또는 월 단위로 상대도수화하여 개별 고객의 전력 사용 패턴을 생성한다.
편차 보정부(70)는 표준 패턴의 편차를 보정한다.
여기서, 편차 보정부(70)는 모고객과 자고객의 전력 사용 특성에 따라 자고객의 전력 사용량을 월, 일, 시간 순으로 추정하고, 추정된 자고객의 전력 사용량을 모고객의 전력 사용량에서 차감함으로써, 모고객의 전력 사용 패턴에 대한 편차를 보정한다.
한편, 편차 보정부(70)는 종별 평균값 및 시간대별 가중치를 적용하여 전력 사용 패턴에 대한 편차를 보정한다.
전력 사용량 분석부(80)는 자동 검침 데이터를 추출하여 개별 고객의 계약 전력당 월, 일, 시간, 계절별 사용량, 일일 전력 사용시간 등을 분석한다.
또한, 전력 사용량 분석부(80)는 개별 고객의 고객 정보, 즉, 계약종류, 산업분류코드, 전력 사용 용도 등을 확인한다.
기준값 설정부(90)는 표준 패턴 또는 전력 사용 패턴을 생성하는데 필요한 기준값을 설정한다. 예를 들어, 기준값 설정부(90)는 패턴 생성 기간 등을 설정한다.
또한, 기준값 설정부(90)는 위약 전력 사용 고객을 검출하기 위한 기준값을 설정한다. 예를 들어, 기준값 설정부(90)는 위약 전력 고객을 검출하는데 기준이 되는 위약표준 패턴과 전력 사용 패턴 사이의 편차값, 일 또는 시간별 위약 검출 기준 횟수 등을 설정한다.
위약 검출부(100)는 표준 패턴과 개별 고객의 전력 사용 패턴을 각각 비교한다. 이때, 위약 검출부(100)는 개별 고객의 전력 사용 패턴의 추출 유형, 계약종별, 산업분류코드에 따라 대응하는 표준 패턴을 추출하여, 개별 고객의 전력 사용 패턴과 추출된 표준 패턴의 동일 시간대 또는 동일 월의 편차를 비교한다.
여기서, 위약 검출부(100)는 단위 시간 동안의 개별 고객의 전력 사용 패턴과 표준 패턴 사이의 편차가 기준치를 초과한 경우, 해당 고객을 위약 전력 사용 고객으로 추출한다.
또한, 위약 검출부(100)는 추출된 위약 전력 사용 고객을 위약 고객 리스트에 추가한다.
검침 오류 검출부(110)는 검침 오류 등으로 인한 업무 착오 패턴을 검출한다.
일 예로서, 검침 오류 검출부(110)는 15분 단위의 전력 사용량이 '0'인 횟수가 일정 이상인 경우, 검침 오류로 인한 업무 착오 패턴인 것으로 판단하여, 해당 고객을 추출한다.
도 2는 도 1의 DB에 대한 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 DB는 고객 정보 DB, 검침 정보 DB, 패턴 정보 DB, 및 위약 정보 DB를 포함한다.
고객 정보 DB는 각 개별 고객의 고객 정보, 즉, 계약종류, 산업분류코드 등이 저장된다.
검침 정보 DB는 각 개별 고객의 자동 검침 데이터가 저장된다. 또한, 검침 정보 DB는 각 개별 고객의 자동 검침 데이터에 대한 전력 사용량 분석 결과가 저장된다.
패턴 정보 DB는 표준 패턴 생성부(50)에 의해 생성된 계약종별, 용도별, 산업분류별 표준 패턴들이 저장된다. 또한, 패턴 정보 DB는 전력 사용 패턴 생성부(60)에 의해 생성된 각 개별 고객의 전력 사용 패턴들이 저장된다.
위약 정보 DB는 위약 전력 사용 고객을 추출하기 위한 기준값이 저장된다. 또한, 위약 정보 DB는 위약 검출부(100)에 의해 추출된 위약 전력 사용 고객이 등록된 위약 고객 리스트가 저장된다.
상기와 같이 구성되는 본 발명의 동작을 설명하면 다음과 같다.
도 3은 본 발명에 따른 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 순서도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 개별 고객의 전력 사용량이 검침되면(S200), 각 개별 고객의 자동 검침 데이터는 DB에 저장된다.
이후, 본 발명에 따른 위약 검출 장치는 DB에 저장된 각 개별 고객의 전력 사용량을 분석하여(S210), 개별 고객 각각의 전력 사용량을 시간 또는 월 단위로 상대도수화한다(S220). 이때, 위약 검출 장치는 개별 고객의 전력 사용 패턴을 생성한다(S230).
물론, 위약 검출 장치는 'S230' 과정에서 생성된 전력 사용 패턴의 편차를 보정할 수 있다(S240).
한편, 위약 검출 장치는 개별 고객 각각의 전력 사용 패턴과 기 정의된 표준 패턴을 비교한다.
만일, 단위 시간 동안의 전력 사용 패턴과 표준 패턴 사이의 편차가 α 미만인 경우(S250), 위약 검출 장치는 해당 고객의 전력 사용 패턴이 정상치임을 확인하고, 'S200' 과정으로 되돌아 간다.
한편, 단위 시간 동안의 전력 사용 패턴과 표준 패턴 사이의 편차가 α를 초과한 경우(S250), 위약 검출 장치는 해당 고객의 전력 사용 패턴과 표준 패턴 사이의 편차가 검침 오류에 의한 것인지를 확인하여(S260), 검침 오류 내역을 확인한다(S270).
이후, 위약 검출 장치는 해당 고객이 위약 전력 사용 고객인지를 판별하여(S280), 계약 위반 사항을 확인한다(S290). 이때, 위약 검출 장치는 위약 전력 사용 고객의 정보를 위약 고객 리스트에 추가한다(S300).
도 4는 본 발명에 따른 위약 검출 방법의 표준 패턴 생성 과정에 대한 동작 흐름을 도시한 순서도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 표준 패턴 생성부(50)는 자동 검침 데이터를 추출하여 각 개별 고객의 전력 사용량을 24시간 또는 12개월 단위로 상대도수화한다(S400).
이후, 표준 패턴 생성부(50)는 상대도수화 한 개별 고객을 계약종별, 용도별, 산업분류별로 군집화하고(S410), 각 군집에 속한 개별 고객의 전력 사용량에 대해 시간 또는 월 단위의 중앙값을 계산한다(S420).
또한, 표준 패턴 생성부(50)는 'S420' 과정에서 계산된 중앙값을 연결하여 계약종별, 용도별, 산업분류별로 표준이 되는 시간 또는 월 단위의 대표 부하곡선을 생성하고, 생성된 시간 또는 월 단위의 대표 부하곡선을 표준 패턴으로 정의한다(S430).
도 5 내지 도 8은 본 발명에 따른 위약 검출 장치 및 그 동작방법에 대한 실시예를 나타낸 것이다.
먼저, 도 5는 개인별 전력 사용량을 확인하는 동작 화면을 나타낸 것이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 전력 사용량 모니터링 화면을 통해 개별 고객들의 일일 사용량, 월간 사용량, 그리고 연간 사용량을 확인할 수 있다. 물론, 개별 고객의 전력 사용량에 대한 조회기간을 임의로 선택할 수도 있다.
또한, 개별 고객들의 일일 사용량, 월간 사용량, 및 연간 사용량을 확인함에 있어서, 각 사용량에 대한 검침 시간과, 각 사용량을 상대도수화한 수치를 확인할 수 있다.
게다가, 전력 사용량 모니터링 화면에는 개별 고객의 전력 사용 패턴을 표시하고, 더불어 표준패턴을 함께 표시함으로써, 전력 사용 패턴과 표준패턴의 편차를 쉽게 확인할 수 있다. 이때, 표준 패턴의 기준에 대한 설명을 함께 표시함으로써, 위약 전력 사용 고객을 검출하는데 용이하다.
또한, 실제 위약 적발 사례에 맞추어, 현장에 확인할 내용을 함께 표시함으로써 위약 전력 사용 고객에 대한 재확인 및 사후 처리가 용이하다.
도 5에는 도시하지 않았으나, 개별 고객들의 일일 사용량, 월간 사용량, 및 연간 사용량에 대해 표준 패턴과 비교하여 그 편차가 기준범위 이상인 위약 전력 사용 고객이 확인되면, 확인된 위약 전력 사용 고객의 리스트를 추가로 화면에 표시할 수도 있다.
도 6은 심야 전력 사용 계약 고객의 위약 의심 사례를 나타낸 그래프이다.
본 발명에 따르면, 심야 전력 사용 계약 고객의 경우, 종별 평균 및 시간대별 가중치를 적용하여 모 고객의 자 고객에 대한 사용량 보정치를 차감하고, 심야 전력 사용 계약 고객의 24시간 동안의 전력 사용량을 상대도수화한다.
여기서, 표준패턴은 심야 전력 사용 계약 고객들의 24시간 동안의 전력 사용량을 상대도수화한 다수그룹의 중앙값을 이용한다.
이때, K-means 알고리즘(K=2그룹, 11~18시 특정치 적용)을 활용하여, 소수그룹과 37일 전 동일조건의 소수그룹을 비교하여, 중복될 경우 해당 고객을 위약 고객 리스트에 업로드한다.
도 6의 그래프는 심야 전력 사용 계약 고객의 전력 사용량을 나타낸 그래프이므로, 그 표준패턴은 10시와 20시 사이에서 상대도수가 0이 된다.
한편, 도 6의 전력 사용 패턴을 살펴보면, 14시에서 16시 사이에 위약 의심 패턴을 확인할 수 있다. 따라서, 관리자는 도 6의 그래프 화면을 통해 해당 고객을 위약 의심 고객으로 분류할 수 있다.
도 7은 저압 가로등 전력 계약 고객의 위약 의심 사례를 나타낸 그래프이다.
본 발명에 따르면, 저압 가로등 전력 계약 고객의 경우, 계약 전력 기분 10kW 미만이고, 1일 8시간 이상 사용 고객을 대상으로 최근 12개월 동안의 전력 사용량을 상대도수화한다.
여기서, 표준 패턴은 최근 월 사용량이 1일 6시간 이상 10시간 이하인 고객의 전력 사용량을 상대도수화한 중앙값을 이용한다.
비교 그룹은 1월, 2월, 3월, 4월, 10월, 11월, 12월에 해당되는 1그룹과, 5월, 6월, 7월, 8월, 9월에 해당되는 2그룹으로 분류된다.
이때, 1그룹의 월평균 상대도수와 2그룹의 월평균 상대도수의 차이가 -0.025 이하인 경우, 해당 고객을 위약 고객 리스트에 업로드한다.
도 7의 그래프는 저압 가로등 전력 계약 고객의 전력 사용량을 나타낸 그래프이므로, 그 표준패턴은 1월, 2월, 3월, 4월, 10월, 11월, 12월에 비해 5월, 6월, 7월, 8월, 9월에 상대도수가 낮음을 확인할 수 있다.
한편, 도 7의 전력 사용 패턴을 살펴보면, 7월 표준패턴의 상대도수가 0.065인데 반해 전력 사용 패턴의 상대도수는 대략 0.09 정도가 되므로, 위약 의심 패턴임을 확인할 수 있다. 따라서, 관리자는 도 7의 그래프 화면을 통해 해당 고객을 위약 의심 고객으로 분류할 수 있다.
도 8은 업무착오 의심 사례를 나타낸 그래프이다.
본 발명에 따르면, CT 또는 MOF 부설 고객 중 전력량계 교환고객에 대해 검침 오류에 의한 업무착오가 발생할 수 있다.
이 경우, CT 또는 MOF 부설 고객 중 전력량계 교환고객에 대해 일정기간(예를 들어, 7년) 동안의 월 단위 전력 사용량을 추출한다.
이때, 교환 직후 1일 사용량에서 교환 직전 월의 1일 사용량을 차감한 값을 교환 직전 월의 1일 사용량으로 나누었을 때, 그 값이 -0.3 이하인 고객을 추출한다.
또한, 교환 직후 2개월 동안의 최대 전력 사용량에서 교환 직전 2개월 동안의 최저 전력 사용량을 차감한 값을 교환 직전 2개월 동안의 최저 전력 사용량으로 나누었을 때, 그 값이 -0.3 이하인 고객을 추출한다.
이 중, 교환 직후 최근까지의 월 전력 사용량이 교환 직전 일정기간(예를 들어, 36개월) 동안 동월 대비 80% 이하 사용 고객을 추출하여 위약 고객 리스트에 업로드한다.
여기서, 표준패턴은 교환 직전 일정기간(예를 들어, 36개월) 동안의 정상 전력 사용량의 월별 중앙값을 이용한다. 이때, 각 중앙값을 연결한 표준패턴은 도 8과 같다.
한편, 도 8의 전력 사용 패턴을 살펴보면, 전력량계 교환 후 전력 사용량이 표준패턴에 비해 급격히 감소하였음을 확인할 수 있다. 따라서, 관리자는 도 8의 그래프 화면을 통해 해당 고객을 검침 오류에 의한 업무 착오로 분류할 수 있다.
이상과 같이 본 발명에 의한 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법 및 장치는 예시된 도면을 참조로 설명하였으나, 본 명세서에 개시된 실시예와 도면에 의해 본 발명은 한정되지 않고, 기술사상이 보호되는 범위 이내에서 응용될 수 있다.
10: 입출력 인터페이스부 20: 통신부
30: 제어부 40: DB
50: 표준 패턴 생성부 60: 전력 사용 패턴 생성부
70: 편차 보정부 80: 전력 사용량 분석부
90: 기준값 설정부 100: 위약 검출부
110: 검침 오류 검출부

Claims (16)

  1. DB로부터 모고객인 개별 고객들의 과거 전력 사용량을 추출하여 계약종별, 용도별, 산업분류별로 표준 패턴을 정의하는 단계;
    상기 DB로부터 추출된 자고객인 특정 개별 고객의 전력 사용량을 시간 또는 월 단위로 상대도수화하여 개별 고객의 전력 사용 패턴을 생성하는 단계;
    상기 모고객의 과거 전력 사용량에서 상기 자고객의 전력 사용량을 차감하여 상기 표준 패턴의 편차를 보정하는 단계;
    상기 표준 패턴과, 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴을 계약종별로 비교하고, 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴을 용도별로 비교하고, 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴을 산업분류코드별로 각각 비교하는 단계; 및
    상기 비교하는 단계의 비교 결과, 계약종류, 용도, 산업분류 중 적어도 하나를 기준으로 한 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴과 상기 표준 패턴 사이의 편차가 기준치를 초과한 경우, 해당 고객이 위약 전력을 사용한 것으로 판단하여 해당 고객을 위약 전력 사용 고객으로 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 표준 패턴을 정의하는 단계는,
    각 개별 고객의 전력 사용량을 24시간 또는 12개월 단위로 상대도수화하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 표준 패턴을 정의하는 단계는,
    상기 상대도수화 한 개별 고객을 계약종별, 용도별, 산업분류별로 군집화하는 단계; 및
    각 군집의 전력 사용량에 대해 시간 또는 월 단위의 중앙값을 계산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 표준 패턴을 정의하는 단계는,
    상기 중앙값을 연결하여 계약종별, 용도별, 산업분류별로 표준이 되는 시간 또는 월 단위의 대표 부하곡선을 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 보정하는 단계는,
    모고객과 자고객의 전력 사용 특성에 따라 자고객의 전력 사용량을 월, 일, 시간 순으로 추정하는 단계; 및
    추정된 상기 자고객의 전력 사용량을 상기 모고객의 전력 사용량에서 차감하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 위약 전력 사용 고객으로 추출하는 단계는,
    상기 개별 고객의 전력 사용 패턴의 추출 유형, 계약종별, 산업분류코드에 따라 대응하는 표준 패턴을 추출하여, 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴과 추출된 상기 표준 패턴의 동일 시간대 또는 동일 월의 편차를 비교하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 위약 전력 사용 고객의 이상 패턴을 화면에 표시하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 위약 전력 사용 고객을 위약 고객 리스트에 추가하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법.
  9. 청구항 1에 있어서,
    15분 단위의 전력 사용량이 '0'인 횟수가 일정 이상인 경우, 검침 오류로 인한 업무 착오 패턴인 것으로 판단하여, 해당 고객을 추출하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 방법.
  10. 모고객인 개별 고객들의 과거 전력 사용량을 추출하여 계약종별, 용도별, 산업분류별로 표준 패턴을 정의하는 표준 패턴 생성부;
    자고객인 특정 개별 고객의 전력 사용량을 시간 또는 월 단위로 상대도수화하여 개별 고객의 전력 사용 패턴을 생성하는 전력 사용 패턴 생성부;
    상기 모고객의 과거 전력 사용량에서 상기 자고객의 전력 사용량을 차감하여 상기 표준 패턴의 편차를 보정하는 편차 보정부; 및
    상기 표준 패턴과 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴을 계약종별, 용도별, 및 산업분류코드별로 각각 비교하여, 계약종류, 용도, 산업분류 중 적어도 하나를 기준으로 한 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴과 표준 패턴 사이의 편차가 기준치를 초과한 경우, 해당 고객을 위약 전력 사용 고객으로 추출하는 위약 검출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 장치.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 표준 패턴 생성부는,
    각 개별 고객의 전력 사용량을 24시간 또는 12개월 단위로 상대도수화 한 개별 고객을 계약종별, 용도별, 산업분류별로 군집화하여, 각 군집의 전력 사용량에 대해 시간 또는 월 단위의 중앙값을 계산하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 장치.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 표준 패턴 생성부는,
    상기 중앙값을 연결하여 계약종별, 용도별, 산업분류별로 표준이 되는 시간 또는 월 단위의 대표 부하곡선을 생성하고, 상기 대표 부하곡선들을 계약종별, 용도별, 산업분류별 표준 패턴으로 각각 정의하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 장치.
  13. 청구항 10에 있어서,
    상기 편차 보정부는,
    모고객과 자고객의 전력 사용 특성에 따라 자고객의 전력 사용량을 월, 일, 시간 순으로 추정하고, 추정된 상기 자고객의 전력 사용량을 상기 모고객의 전력 사용량에서 차감하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 장치.
  14. 청구항 10에 있어서,
    상기 위약 검출부는,
    상기 개별 고객의 전력 사용 패턴의 추출 유형, 계약종별, 산업분류코드에 따라 대응하는 표준 패턴을 추출하여, 상기 개별 고객의 전력 사용 패턴과 추출된 상기 표준 패턴의 동일 시간대 또는 동일 월의 편차를 비교하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 장치.
  15. 청구항 10에 있어서,
    상기 위약 검출부는,
    상기 위약 전력 사용 고객을 위약 고객 리스트에 추가하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 장치.
  16. 청구항 10에 있어서,
    15분 단위의 전력 사용량이 '0'인 횟수가 일정 이상인 경우, 검침 오류로 인한 업무 착오 패턴인 것으로 판단하여, 해당 고객을 추출하는 검침 오류 검출부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 검침 시스템의 위약 검출 장치.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101290169B1 (ko) * 2012-04-16 2013-07-30 엘에스산전 주식회사 검침 데이터 관리 방법
KR101672507B1 (ko) * 2015-02-06 2016-11-03 주식회사 티앤엠테크 에너지 관리 장치 및 방법
WO2018030588A1 (ko) * 2016-08-12 2018-02-15 한국전력공사 위약 탐지 시스템
KR101970187B1 (ko) * 2017-05-31 2019-04-18 주식회사 인코어드 테크놀로지스 전력 사용 관리 방법 및 장치
KR102548221B1 (ko) * 2017-05-31 2023-06-27 주식회사 인코어드 테크놀로지스 전력 사용 관리 방법 및 장치
KR101939068B1 (ko) * 2018-01-23 2019-01-17 한국전력공사 위약 탐지 시스템

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR960011431A (ko) * 1994-09-07 1996-04-20 이종훈 위약전력 탐색장치
JP2002015036A (ja) 2000-06-28 2002-01-18 Mitsubishi Electric Corp 電力量制御方法および電力量制御装置
KR20090031049A (ko) * 2007-09-21 2009-03-25 한국전력공사 원격검침데이터 기반 최적 전력요율제 산출 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR960011431A (ko) * 1994-09-07 1996-04-20 이종훈 위약전력 탐색장치
JP2002015036A (ja) 2000-06-28 2002-01-18 Mitsubishi Electric Corp 電力量制御方法および電力量制御装置
KR20090031049A (ko) * 2007-09-21 2009-03-25 한국전력공사 원격검침데이터 기반 최적 전력요율제 산출 방법

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