KR101304724B1

KR101304724B1 - 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 탐지 방법과 시스템

Info

Publication number: KR101304724B1
Application number: KR1020120003837A
Authority: KR
Inventors: 시아오-리 트사오; 이-셍 라이
Original assignee: 네이셔널 치아오 텅 유니버시티
Priority date: 2011-11-21
Filing date: 2012-01-12
Publication date: 2013-09-05
Also published as: US20130132423A1; EP2595098A2; CN103135009A; US8930396B2; KR20130056150A; JP2013109742A; TWI440862B; JP5291177B2; EP2595098B1; CN103135009B; EP2595098A3; TW201321763A

Abstract

본 발명은 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 탐지 방법과 시스템에 관한 것으로서 더욱 자세하게는 사용자 피드백 정보와 공동 정책에 기초하여 연산법을 검색하는 비침입식 부하 탐지 방법과 시스템을 말하며, 그 내용은 전기기구의 각종 부하 특징값을 통해 사용자가 전기기구 검색 결과를 입력 혹은 확인할 수 있게 하여 전기기구와 각종 전기기구 전력 소모 특징값의 대응 관계를 생성하고, 피드백 정보를 스마트형 전력계 혹은 클라우드 시스템에 기재하고, 다시 수학적 분석을 통해 전기기구의 어떠한 특정값이 나타나는 비율 및 각 특징값의 감별률을 계산하고, 이어서 공동 정책 방법을 통해 각종 전기기구의 종류를 자동으로 판별함으로써 가정에서 사용하는 전기기구의 사용 상황을 분석하는 근거로 활용할 수 있는 특징을 가진 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 탐지 방법과 시스템을 말한다.

Description

사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 탐지 방법과 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR DETECTING ELECTRIC APPLIANCE BASED ON USER'S FEEDBACK INFORMATION}

본 발명은 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 탐지 방법과 시스템에 관한 것으로서 특히 사용자 피드백 정보와 공동 정책에 기초하여 연산법을 검색하는 비침입식 부하 탐지 방법 및 실시 방법을 사용하는 스마트형 전력계, 가정 게이트웨이, 데이터베이스 등과 같은 시스템을 말한다.

종래에 자주 사용하는 전통 전력계는 대부분 가정이나 기업이 지난달 혹은 일정한 기간 사이의 내용을 통계 낸 후 비용을 청구하는 방식을 사용하고 있으며, 스마트형 전력계의 경우 가정 혹은 기업이 현재 실시간으로 소모하고 있는 전력을 표시할 수는 있지만 사용자에게 각 전기기구의 전기 소모 정보는 제공하지 못하고 있다. 전기기구의 소모 전력을 상세하게 이해할 수 있는 방법이 부족한 상황에서 스마트형 전력계는 전력 소모 전기기구를 효과적으로 관리하고 전력 소모의 원인을 파악하여 이에 대응하는 에너지 절약 기획 및 관리를 할 수 없는 실정이다. 본 분야와 관련된 기술업계에서는 각 콘센트 상에 스마트형 전력계와 유사한 전력 소모 감지 장치를 설치하고 있으나 이러한 방식은 설치 원가가 높아지기 때문에 업계에서는 스마트형 전력계 사용을 크게 고려하지 않고 있는 실정이다.

비침입식 전력 부하 감지(Nonintrusive Load Monitoring, NILM) 기술은 단일 전력계를 사용해 가정 혹은 기업의 총전압과 총전류의 변화를 감지한 후, 이를 통해 현재 사용 중인 전기기구 및 그 상태를 판단하는 기술을 말하며, 이러한 기술을 통해 전기기구의 사용 상황을 파악하고 있다. 과거에는 대부분 전기기구의 부하 특징을 가설하여 사전에 필요한 정보를 수집하고 정의 내린 후, 부하 특징 데이터베이스를 추가해 전기기구의 상태를 감지하고 있는 방식을 사용하고 있다. 현재 매우 다양한 방식의 감지 방법 및 각 전기기구의 부하 특징값을 정의하는 방법을 사용하고 있지만 전기기구의 종류가 다양해지고 끊임없이 새로운 전기기구가 출시되고 있는 가운데, 동일한 전기기구라도 각 가정에서 사용하는 데 있어 서로 다른 특징을 보일 수 있게 되며, 그로 인해 전기기구 부하 특징값을 수집하고 전기기구 특징을 검색하는데 상당한 어려움이 있다. 그러므로 비침입식 전력 부하 감지 기술을 스마트형 전력계에 응용하는 부분이 현재 해결해야 할 과제로 남아 있는 실정이다.

본 발명의 주요 목적은 사용자의 피드백 정보와 공동 정책에 기초하여 연산법을 검색하는 비침입식 부하 탐지 방법과 시스템을 제공하는 데 있으며, 비침입식 전력 부하 감지(Nonintrusive Load Monitoring, NILM) 기술과 스마트형 전력계를 결합하여 단일 전력계를 통해 가정 혹은 기업의 개별적인 전기기구 사용 상황과 전력 소모 정보를 파악하며, 특히 사용자의 피드백 정보에 기초하여 동태적인 전기기구 특징 데이터베이스를 구축하고 유지 관리하며, 이러한 데이터베이스와 공동 정책에 기초하여 연산법을 검색한 후, 이를 통해 개별적인 전기기구 상태 검색 및 소모 전력 평가를 하게 된다. 이러한 방식으로 사용자는 가정 혹은 기업의 상세한 소모 전력 정보에 대해 이해할 수 있으며 상술한 기존 기술이 가지고 있던 전기기구 종류의 다양화, 새로운 전기기구 출시 및 동일 전기기구를 각 가정에서 사용하는데 서로 다른 특징을 나타내는 문제점들을 해결할 수 있게 된다.

해당 피드백 정보를 이용해 사용자가 전기기구 검색 결과를 입력 혹은 확인하게 되며 이를 통해 전기기구와 각종 전기기구 소모 전력 특징값의 대응 관계를 파악하게 된다.

수학적 분석을 통해 이미 알고 있는 전기기구의 각 특징값이 사용자 피드백 정보 중에 출현 횟수와 비율 분포를 계산하며, 이를 통해 알 수 없는 전기기구의 특징값이 감지되었을 때 해당 특징값과 기존에 알고 있는 전기기구의 특징값의 출현 횟수와 비율 분포 자료를 서로 비교하여, 상기 알 수 없는 전기기구의 특징값이 기존에 알고 있는 전기기구일 가능성을 파악하게 되며, 상기 전기기구의 임의의 특징값이 출현하는 비율은 믿음변수라고 정의한다. 이와 동시에 각 특징값의 감별률을 계산하게 되는데 상기 각 특징값의 감별률은 특징 가중값이라고 정의한다. 이때 상기 특징 가중값은 각 특징값이 정확한 전기기구를 감별해 내는데 매우 중요한 역할을 하게 된다.

공동 정책 방법을 통해 각종 전기기구의 종류를 파악하고 가정 내의 전기기구 사용 상황을 분석해 낸다.

상술된 내용을 종합해 보면, 본 발명의 각 전기기구, 각 특징값의 믿음변수, 각종 부하 특징의 감별률(즉 부하특징의 가중값)은 사용자 피드백 정보에 기초하여 계산해 내고, 사용자의 피드백 정보는 유지보수 인원 혹은 가정/기업 사용자가 스마트형 전력계를 설치 혹은 사용할 때 입력한 정확한 전기기구 정보 혹은 정확한 전기기구 상태 정보 혹은 스마트형 전력계의 검색 결과를 입력한 것이며, 이를 통해 피드백 정보 시스템이 각 전기기구의 믿음변수 분포 상황에 대해 계산해 낼 수 있으며 더 나아가 각종 부하 특징의 감별률을 계산해 낼 수 있게 된다.

상술된 구조를 통해 본 발명은 최소한 다음과 같은 효과를 얻을 수 있다.

종래의 기술에 비해 효과적으로 비침입식 부하를 감지하여 전기기구 상태 감지율을 향상시킴으로써 종래의 비침입식 부하 감지 기술이 가지고 있던 전기기구의 종류가 다양해지고 새로운 전기기구가 출시될 때 기존에 가정에서 사용하고 있는 전기기구 특징과 서로 달라 정확히 감지하지 못하던 문제점을 해결할 수 있어 25%~30%의 전력 에너지와 전기세를 절약할 수 있다.

도1은 본 발명의 전기기구 감지 방법의 흐름도이다.
도2는 선풍기의 각 부하특징값의 믿음변수 밀도분포의 직선도이다.
도3은 각 전기기구 간의 부하특징값의 믿음변수 중첩 현황을 나타낸 직선도이다.
도4는 부하특징값의 믿음변수와 각 부하특징값의 가중값을 이용해 가능 전기기구을 계산한 직선도이다.
도5는 본 발명의 전기기구 감지 시스템의 배치 구조를 나타낸 구조도이다.

본 발명의 구체적인 구조, 특징 및 기타목적을 이해하기 위해 상세하게 설명하면 다음과 같다.

다음은 본 발명인 전기기구 감지방법의 구체적인 실시 방식을 상세히 설명한 내용이다:

상기 피드백 정보는 전기기구의 정확성 및 비정확성을 피드백했거나 혹은 정확성 여부를 아직 피드백하지 않은 것이다. 상기 피드백 정보는 다음과 같은 방식으로 표시한다.

사용자의 피드백 정보를 스마트형 전력계, 데이터센터 혹은 클라우드 시스템 내에 기재하는 것을 더 포함한다.

상기 사용자의 피드백 정보는 이산화(discretization) 함수를 통해 상기 전기기구의 각 특징값을 수치구간상에 이산시킴으로써 이어지는 통계 계산을 편리하게 하였으며, 상기 이산화 함수는 아래 함수로 표시할 수 있다

(공식 중: 서로 다른 전기기구 I개, 각 전기기구(i)는 J 개의 부하특징값을 갖추고 있으며, 전기기구(i)는 서로 다른 사용자의 피드백 정보로부터 온 K건의 정보를 포함하고,

는 전기기구(i)가 제k개의 피드백 정보 중에 부하특징값 j의 수치를 의미하며

는 이산화 수치 처리 후의 결과를 의미한다).

상술된 공식의 주요 목적은 연속 실수 공간의

값을 이산화되는 실수 공간 내에 전환하는 데 있으며, 이를 통해 수치 비교와 검사를 편리하게 하는데 도움을 주게 된다. 예를 들어 한 전기기구A에 대해 3명의 사용자가 각기 자신의 가정에서 사용하는 전기기구A의 특징값을 1.12, 1.31, 1.28 등으로 각각 다르게 제공한다고 가정했을 때,

에 대해 이산화 처리를 하게 되면 그 결과는 각각

，

으로 나타나게 된다.

이산화된 부하특징값을 얻은 후 각 전기기구가 각 수치 구간상에 출현하는 횟수를 계산할 수 있고, 우리는

함수를 정의하여 하나의 부하특징값이 특징값이

일 때 출현하는 횟수를 계산한다. 바꿔 말하면 과거 사용자가 제공했던 전기기구의 사례 중에서 얼마나 많은 동일한 모델의 전기기구의 해당 부하특징값이

상태로 출현했는가를 찾아낼 수 있다. 상기 사례 중에서는 전기기구A의

함수는 아래와 같다.

동일한 이산 구간 내에 위치하는 피드백 정보의 총합을 계산하여 상기 사용자 피드백 정보가 각 부하특징값 구간상에 분포를 파악하며 그 중 총합의 함수는 다음과 같다

(공식 중에서 상기 전기기구(i)의 부하특징값 j 제k번째의 피드백 정보(

)는 이산 구간 중의

구간에 위치하게 되며, 즉

는

증가한다).

출현한 횟수에 기초하여 믿음변수를 정의할 수 있고 상기 믿음변수는 사용자의 전기기구 피드백 정보를 근거로 하여 부하특징값이 이산 구간에 나타날 때 모든 전기기구피드백 정보 중의 비율을 계산해 내며, 또한 상기 믿음변수는

에서 도출해 낸 비율이 된다. 예를 들어 알 수 없는 전기기구가 나타내는 특징값이

값인 경우, 다른 이미 알고 있는 전기기구의 특징값이

값의 비율보다 높을 때 상기 알 수 없는 전기기구는 이미 알고 있는 전기기구일 가능성이 매우 높다. 상기 전기기구(i) 특징값 j의 믿음변수는 하나의 특징값이 X구간에 출현한 횟수와 출현하는 횟수가 가장 많은 구간의 비율 관계로 정의할 수 있으며, 상기 사용자가 상기 전기기구피드백에 대한 믿음비율은 다음과 같은 함수로 표시한다

(공식 중에서 서로 다른 전기기구 I개와, 각 전기기구(i)의 각 J개의 부하특징값을 의미한다).

상기 범례 중에서 전기기구A의 믿음변수는

，

및

if

혹은

으로 계산할 수 있다. 믿음변수에 기초하여 간편하게 전기기구를 판별하는 방법, 즉 예를 들어 알 수 없는 전기기구의 약간의 특징값을 얻은 후, 해당 특징값을 이용해 이미 알고 있는 전기기구의 믿음변수를 계산하고, 상기 모든 믿음변수의 총합을 구해, 총합이 가장 높은 이미 알고 있는 전기기구를 통해 상기 알 수 없는 전기기구를 판단해 내는 것이다. 그러나 전기기구의 각 특징값의 믿음변수만을 사용해 전기기구를 판단하는 유일한 근거로 사용하게 되면, 판단 결과 출현 비율이 매우 높으나 그렇게 중요하지 않은 특징값에 영향을 받을 우려가 발생한다. 각 특징값의 중요성이 다르기 때문에 만약 이미 알고 있는 전기기구가 특징값상의 믿음변수가 모두 높은 현상이 발생한다면 상술된 방식의 판단율은 하락하게 된다. 그러므로 본 발명에서는 더 나아가 부하특징 감별률을 정의하여 각 특징 믿음변수의 권중치를 생성함으로써 각각의 부하 특징 믿음변수의 중요성을 향상시켰다. 본 발명 중에서 믿음변수와 부하특징 감별률(권중치와 동일)은 사용자 피드백에 따라 변화하는 동태적인 성격을 띠고, 그 중 부하특징 감별률은 서로 다른 종류의 전기기구에 따라 서로 다른 권중치를 부여하게 된다. 부하특징 감별률 정의는 다음과 같다. 우선 각 전기기구 사이의 부하특징값 j의 중첩률을 사용해 부하특징 감별률을 정의하게 되며, 즉 예를 들어 특징값이

값일 경우, 여러 개의 전기기구의

값이 비교적 높은 믿음변수를 나타낼 때, 부하 특징 중첩이 비교적 많아지며 상기 부하 특징으로 전기기구의 능력이 비교적 떨어지는 것을 감별해 내기 때문에 중첩 비율 계산 함수

를 사용해 부하 특징 중첩 현상을 판단하게 된다

(공식 중에서 서로 다른 전기기구 I개를 갖추고 있고, 각 전기기구(i)는 각각 J개 부하특징값을 가지고 있다).

그 중

는 가권(加權)함수이며,

으로

을 계산하여 나온 수치가 0.5와 1 사이에 놓인다. 각 특징값을 계산하여 각 전기기구 간의 중첩비율을 계산한 후, 모든 전기 기구의 특징값을 계산해 내거나 혹은 한 가지 종류의 전기기구 중의 감식률을 계산해 낸다. 즉 상기특징값이 해당 종류의 전기기구 혹은 모든 전기기구를 식별해 내는데 매우 중요한 의미를 가지게 된다. 상기 가중값의 정의는 다음과 같다：

(공식 중에서

는 전기기구(i)의 부하특징값 j의 중요 정도를 나타내며, 즉

가 크면 클수록 부하특징값 j이 전기기구(i)에 대한 분별률이 높아지고, 이와 반대로 낮으면 낮을수록 분별률이 하락한다. 그 중

는 가권함수를 의미하고, 계산한 결과를 실험 구간으로 넣음으로써 적합한 비교공간을 얻을 수 있게 된다.

는 집합이며 모든 전기기구 혹은 일부 동일한 유형의 전기기구를 의미한다).

상술된 가중값 함수식은 각 전기기구 사이의 부하특징값 j의 중첩률에 의거하여 동태적으로 조절하며, 다시 중첩률 함수식 총합을 이용해 평균 중첩률을 계산해 낸다.

상술된 방식을 사용하면, 각종 전기기구특징값 믿음변수와 전기기구특징값의 감별률(가중값)을 이용해 알 수 없는 전기기구와 이미 알고 있는 전기기구의 유사도를 파악할 수 있으며 그 공식은 다음과 같다

(공식 중에서 서로 다른 전기기구 I개를 갖추고 있고, 각 전기기구(i) 는 각 J개의 부하특징값을 가지고 있다).

복수 개의 전기기구 특징 믿음변수와 그 가중값을 계산하여 공동 정책 방법으로 수치가 가장 크고 가장 유사한 전기기구를 선택하게 된다. 상기 가중값을 근거로 해, 분석 및 통계를 진행하여 서로 다른 종류의 전기기구의 상이한 특징값 및 서로 다른 특징값의 가중값을 구하게 되며, 또한 서로 다른 변수를 이용해 전기기구의 유사도 비교와 전기기구 검색을 하게 된다. 알 수 없는 전기기구의 한 세트의 특징값을 얻었을 때, 이를 권중가치를 통해 계산된 이미 알고 있는 전기기구 믿음변수의 총합과 비교하고, 수치가 높으면 높을수록 이미 알고 있는 전기기구일 가능성이 높아지게 된다.

이 외에도 본 발명은 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 감지 시스템을 제공하며, 다음과 같은 내용을 포함하고 있다.

스마트형 전력계를 포함하고, 이를 이용해 각 전기기구의 켜짐/꺼짐과 전환 상태 시의 교류전류전압과 전류 생성 미세 변화의 부하특징값을 캡처하여 연산하게 된다.

가정 게이트웨이를 포함하고, 이를 이용해 가정의 상술된 전기기구의 각 부하특징값을 저장하여 검색이 편리하도록 하며 또한 가정의 상술된 전기기구의 사용 상황을 기록하여 핸드폰 혹은 컴퓨터와 연결시킨 후 소모 전력의 상황을 검색할 수 있게 한다.

데이터센터를 포함하고, 이를 이용해 가정의 상술된 전기기구 정보를 저장하고, 가정 게이트웨이에서 상술된 전기기구의 부하특징값을 검색하지 못할 경우, 부하특징값을 상기 데이터센터에 전송해 검색하게 된다.

그 중 상기 가정 게이트웨이는 상술된 핸드폰 혹은 컴퓨터를 통해 에너지 절약 건의 사항이나 전기기구 진단 내용을 전송하게 된다.

종래의 기술과 비교해 봤을 때, 본 발명은 동태적인 사용자 피드백 데이터 베이스와 공동 정책을 이용해 검색 연산법으로 비침입식 전력 부하를 감지하여 전기기구의 개별적인 상태 감지와 전력 소모 상황을 분석하기 때문에 정확한 방식으로 상술된 특징값의 배치 방식 및 가중값을 파악할 수 있으며, 사용자의 피드백 구조를 사용해 온라인으로 자동 조절할 수 있는 시스템으로 활용할 수 있으며, 그 결과 효과적으로 전기기구 검색의 정확성을 향상시킬 수 있다. 이 외에도 효과적으로 비침입식 부하를 감지하여 전기기구 상태 감지율을 향상시킴으로써 종래의 비침입식 부하 감지 기술이 가지고 있던 전기기구의 종류가 다양해지고 새로운 전기기구가 출시될 때 기존에 가정에서 사용하고 있는 전기기구 특징과 서로 달라 정확히 감지하지 못하던 문제점을 해결할 수 있다.

사용자 측면에서 보면, 부주의로 인해 전력이 낭비되는 현상이 발생할 때 본 발명을 통해 가정 혹은 기업의 전기 사용 현황을 파악할 수 있기 때문에 25%~30%의 전력원 및 에너지 낭비를 방지할 수 있기 때문에 인류의 에너지 절약 필요성에 큰 공헌을 할 수 있게 된다. 이 외에도 본 발명은 서로 다른 종류의 전기기구(예로 저항형 전기기구, 축전형 전기기구, 센서형 전기기구 등)의 전기기구 특징 권중을 파악하여 서로 다른 종류의 전기기구를 사용할 때 서로 다른 감별률을 사용하여 서로 다른 부하 특징 세트를 파악해 내기 때문에 공동 정책 방법에 응용할 수 있게 된다.

도1은 본 발명인 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 감지 방법의 흐름도이다. 도1의 내용을 참조해 보면 본 발명은 다음과 같은 실시 방법을 포함하고 있다：

S01：우선 전기기구가 켜짐/꺼짐과 전환 상태일 때 교류 전압과 전류 생성 미세 변화의 각 부하특징값(Load Signature)을 이용해 사용자의 전기기구에 대한 피드백 정보을 구한다. 상술된 부하특징값은 액티브 파워(Active Power)와 리엑티브 파워(Reactive Power), 하모닉스(Harmonics), 트랜지언트 액티브 파워(Transient Active power), 트랜지언트 리엑티브 파워(Transient Reactive power), 트랜지언트 스테이트 인터벌(Transient State Interval) 등을 포함하고 있다.

상기 피드백 정보는

로 정의하고 상기 피드백 정보

는 피드백전기기구 검색 결과의 정확성 및 부정확성 혹은 아직 피드백이 되지 않은 검색 결과의 정확성 여부를 판단한다. 실제로 다음과 같이 정의할 수 있다.

(1) 사용자 입력에 의거: 예를 들어 점검 요원, 가정과 기업 사용자가 스마트형 전력계(1)(Smart Meter) (도5에서 나타난 바와 같이)을 설치 혹은 사용하고 있을 때 정확한 전기기구 정보 혹은 정확한 전기기구 상태 정보를 입력하게 되며, 이때 전기기구 결과 정확할 때는

가 된다. 혹은

(2) 상기 스마트형 전력계(1)의 전기기구 검색 결과 확인: 전기기구 결과가 정확할 때

이고, 전기기구 검색 결과가 부정확할 때

이며, 아직 제공하지 않은 전기기구 정보 혹은 미확인 전기기구 검색 결과는

이다.

그러므로 사용자 피드백 정보의 방식은 다음과 같이 나누어질 수 있다.

(a) 점검 인원이 설치 혹은 조작할 때 제공한 피드백 정보.

(b) 가정 혹은 기업 사용자가 사용, 설치 혹은 조작시 제공한 피드백 정보.

(c) 향후 스마트형 가전 제품들은 자동으로 전기기구 상태를 피드백할 수 있게 되며, 이를 통해 전기기구 상태와 전기기구의 소모성 전기 특징을 사용자 피드백 정보의 한 항목으로 사용할 수 있다.

이러한 구조를 통해 상술된 사용자의 피드백 정보는 정확한 전기기구 상태 및 각 전기기구 상태의 소모전력 특징의 대응 관계를 제공할 수 있게 되고, 사용자는 정확한 전기기구 혹은 전기기구 검색 결과의 정확성을 확인하면, 상기 스마트형 전력계(1)가 감지한 각종 전기기구부하특징값과 검색 에러가 난 전기기구의 명칭을 서로 대응시켜 전기기구와 각종 전기기구의 소모 전력 특징값의 대응 관계를 파악하기 때문에 사용자는 각종 전기기구 부하특징값을 일일이 이해하고 기억할 필요가 없다.

S02：상술된 사용자 피드백 정보를 상기 스마트형 전력계(1) 혹은 클라우드 시스템 중에 기재한다. 이와 동시에 상술된 전기기구 상태와 각각의 전기기구 상태의 소모 전력 특징도 함께 전기기구 특징 데이터센터(4)(Datacenter)에 기록하게 된다.

상기 전기기구 특징 데이터센터(4)는 실제로 데이터 베이스가 될 수 있으며, 사용자가 끊임없이 피드백 및 사용을 하기 때문에 전기기구 특징 데이터센터(4)의 데이터 수량은 점차 늘어나게 되며, 각종 파라미터도 수정을 함으로써 검색의 정확도를 향상시킬 수 있게 된다. 그 사이에 상기 전기기구 특징 데이터센터(4)도 후속적인 전기기구 감지 및 검색을 진행할 수 있다.

S03：스마트형 전력계(1) 혹은 클라우드 시스템을 통해 각종 부하 특징에 대해 수학적인 분석과 연산 작업을 진행하게 되며, 더 나아가 전기기구의 어떠한 특징값이 출현하는 비율 및 각 특징값의 감별률을 계산하게 된다. 이러한 방식으로 각종 부하 특징을 분석함으로써 각종 전기기구의 감별률을 편리하게 계산해 낼 수 있는지를 파악할 수 있고 이값을 부하 특징의 가중값으로 사용을 하게 된다.

상술된 전기기구의 어떠한 특징값 출현 비율은 믿음변수(Confidence factor)로 정의하며, 상술된 각 특징값의 감별률은 특징 가중값(Weighted Value)으로 정의한다.

그 중 상술된 사용자 피드백 정보를 이용해 각종 부하 특징의 믿음변수와 특징 가중값을 계산하고, 또한 상술된 피드백 정보는 시스템의 조절 작업에 도움을 줄 수 있으며, 각 전기기구의 각 특징값이 분포하는 상황을 계산해 낼 수 있고, 더 나아가 각종 부하 특징의 믿음변수와 가중값을 계산해 낼 수 있다.

상기 전기기구 특징 데이터센터(4) 중에 각각의 사용자의 피드백 정보는 이산화 함수를 통해 상술된 전기기구의 각 특징값을 이산의 수치로 전환하게 되며, 상기 이산함수(1) 혹은 기타 이미 알고 있는 함수로 표시하게 된다

(공식 중에서 상기 전기기구 특징 데이터센터 중에 서로 다른 전기기구 I개를 포함하고 있고, 각 전기기구(i)는 각각 J개의 부하특징값을 포함하고 있고 전기기구(i)는 K건의 데이터를 사용해 사로 다른 사용자의 피드백 정보로 파악하게 된다).

그러므로 전기기구(i)의 부하특징값 j는 함수(1)의 이산 분포 방식이며, 그 중

는 전기기구(i) 제k개의 피드백 정보 중의 부하특징값 j의 수치를 의미하고,

는 이산화 수치 처리를 마친 후의 결과를 나타낸다. 상술된 전기기구특징값 분포 상황은 사용자 피드백 정보가 정확한지 혹은 사용자 전기기구 노화 상태와 자동으로 새로운 전기기구를 판별하는데 사용이 된다.

동일한 이산 구역 내에 놓인 피드백 정보의 총합을 통해 상술된 사용자 피드백 정보가 각 부하특징값 사이에 분포하는 상황을 구하게 되고, 상술된 함수(2)는 전기기구(i)의 부하특징값 j 제k회의 피드백 정보(

로 표시)가 이산 구간 중의

구간에 놓인 것을 나타내게 된다

(공식 중에서 상기 전기기구(i)의 부하특징값 j 제k회의 피드백 정보(

)가 이산 구간 중의

구간에 놓이게 되었을 때

는

증가하게 된다).

함수는 부하특징값이 특징값이

일 때 출현하는 횟수를 나타내고, 이를 다시 말하면 과거 사용자가 제공한 전기기구 사례 중 동일한 모델의 전기기구가 얼마나 있었는지에 대해 부하특징값을

형태로 나타내게 된다.

도2는 상술된 선풍기의 각 부하특징값의 믿음변수 분포를 나타낸 도면이다. 그 중 횡축은 부하특징값의 이산 분포이며, 종축은 사용자 피드백 정보의 다과 비율이며, 하나의 함수로 이 비율을 계산하게 되며, 이를 믿음변수라고 부른다. 상술된 믿음변수는 사용자가 해당 전기기구에 대해 피드백을 한 정보를 이용하여 계산한 부하특징값이 이산 구간에 출현할 때 모든 전기기구 피드백 정보 중의 비율을 나타내게 된다.

믿음변수는 함수공식(3)으로 표시하며, 사용자가 해당 전기기구에 대한 피드백의 믿음비율 상황을 나타내며, 믿음변수는 0과 1 사이에 놓이게 된다

(공식 중에서 서로 다른 전기기구 I개를 포함하고, 각 전기기구(i)는 각 J개의 부하특징값을 포함한다).

이상 통계를 통해 서로 다른 사용자가 동일한 전기기구에 대해 피드백한 정보의 주요 목적은 각 전기기구 및 각 전기기구의 각 소모 전력 특징값의 믿음변수를 계산하는 데에 있으며, 상기 믿음변수의 의의는 전기기구가 소모 전력 특징값 상에 출현하는 비율을 나타낸다는 데에 있다.

상술된 내용을 바꿔 말하면, 만약 알 수 없는 전기기구 X가 있고, 그 소모 전력 특징값 Y이고, 또 다른 하나의 이미 알고 있는 전기기구 Z의 동일한 소모 전력 특징값 Y이 출현하는 비율이 매우 적을 때 우리는 상기 알 수 없는 전기기구 X가 이미 알고 있는 전기기구 Z일 가능성이 매우 낮다는 것을 알 수 있게 된다.

상술된 순서에 의거해 계산을 마친 후, 각 전기기구 사이의 동일한 부하특징값의 믿음변수 분포는 중첩되는 부분이 발생할 수 있게 된다.

도3은 각 전기기구 간의 부하특징값의 믿음변수 밀도가 중첩되는 예를 나타낸 것이다. 그 중 전기기구 1, 전기기구 2, 전기기구 3은 각각 서로 다른 전기기구의 서로 같은 부하특징값 I 및 부하특징값 j를 나타내며, 세 종류의 전기기구의 부하특징값 i와 j가 모두 중첩되고, 부하특징값 i가 중첩되는 상황이 비교적 적고, 이와 반대로 부하특징값 j가 중첩되는 상황이 비교적 많다. 그러므로 도3을 통해 믿음변수의 분포 상황을 파악해 특징값i와 특징값 j가 각각 어떠한 전기기구를 나타내는지 쉽게 파악할 수 있다.

상술된 내용을 바꿔 말하면, 부하특징값 i가 부하특징값 j에 비해 전기기구 판단 감별률을 더 갖추고 있으며, 그러므로 각 부하특징값의 감별률을 계산할 필요가 있을 때 이를 부하특징값의 가중값으로 사용할 수 있게 된다.

상술된 부하 특징의 가중값은 사용자 피드백에 따라 동태적으로 변화하며, 서로 다른 종류의 전기기구마다 서로 다른 가중값을 나타내게 된다. 각 가중값을 계산하는 방법은 함수공식(4) 혹은 기타 가중값 계산 방법을 사용하여 표시할 수 있다

(공식 중에서

는 전기기구(i)의 부하특징값 j의 중요 정도를 나타내고, 즉

가 크면 클수록 부하특징값 j이 전기기구(i)에 대한 분별률이 높게 되며, 이와 반대일 경우 분별률이 낮아지게 된다. 그 중

는 가권함수를 의미하며, 계산 결과를 하나의 시간 구간에 놓아 적합한 비교 공간을 얻을 수 있게 되고,

는 집합을 나타내며 전부 전기기구 혹은 일부 동일한 종류의 전기기구를 의미한다).

상술된 가중값 함수 공식은 각 전기기구 간의 부하특징값 j의 중첩률을 이용해 동태적으로 조절하게 되며, 다시 중첩률 함수 공식의 총합을 이용해 평균 중첩률을 계산하게 된다. 그 중 함수공식(4)은 전기기구 사이의 부하특징값 j에 기초한 중첩률을 이용해 계산하고, 상술된 중첩률 함수 공식

는 함수공식(5)으로 표시한다. 아래 함수 공식은 상대적인 중첩 비율을 계산하고, 이와 동시에

의 가권함수를 사용하게 되며, 예를 들어

는

를 계산해낸 계산 결과가 0.5과 1 사이에 위치하게 된다

(공식 중에서 서로 다른 전기기구 I개를 포함하고, 각 전기기구(i)는 각 J개 부하특징값을 포함하며

는 가권지수이다).

그러므로 각각의 부하특징값과 부하 특징의 중요성을 이용하여 전기기구 사이의 유사 정도를 파악해 내게 된다.

S04：공동 정책 방법을 통해 각종 전기기구 종류를 파악해 내고 심지어 브랜드와 모델명까지 파악하여 가정 내의 전기기구 사용 상황을 파악해 낸다.

도4는 부하특징값의 믿음변수 밀도를 이용해 가능한 전기기구의 각 특징값 분포 상황을 계산하여 전기기구를 검색하는 방법을 설명하였으며, 다수 개의 부하특징값 공동 정책의 방식으로 진행을 한다.

만약 알 수 없는 전기기구의 전기기구 특징값이 각각(x^' ₁, x^' ₂, x^' ₃, ... , x^' _j)일 때, 기존의 이미 알고 있는 전기기구와 서로 대응하는 부하특징값의 믿음변수를 이와 비교하며, 이러한 믿음변수를 통해 알 수 없는 전기기구와 이미 알고 있는 전기기구의 유사도를 비교 분석함으로써 알 수 없는 전기기구와 선풍기가 가장 근접하다는 것을 식별해 낼 수 있다.

그러나 각 특징값이 모두 중요한 것은 아니기 때문에 각종 전기기구 특징값의 전기기구 식별률을 통해 계산한 가중값으로 알 수 없는 전기기구와 이미 알고 있는 전기기구의 유사도를 판단하게 되며 그 공식(6)은 다음과 같이 표시한다

(공식 중에서 서로 다른 전기기구 I개를 포함하고 각 전기기구(i)는 각 J개의 부하특징값을 포함한다).

복수 개의 전기기구 특징 믿음변수와 그 가중값 계산하여 공동 정책 방법으로 수치가 가장 크고 가장 유사한 전기기구를 결정한다. 상기 권중치는 분석과 통계 결과에 의거해 서로 다른 종류의 전기 기구의 서로 다른 특징값 및 서로 다른 특징값의 가중값을 제공하여 서로 다른 파라미터를 사용해 전기기구의 유사도의 비교와 전기기구 검색에 사용하게 된다.

도4 중에서 각 부하특징값의 가중값을 설명하고 있으며, 각 부하특징값의 가중값은 서로 다를 뿐만 아니라 각종 서로 다른 종류의 전기기구에 따라 그 부하특징값도 서로 다를 수 있다. 예를 들어 전기기구를 부하특징값에 의거하여 전기저항형, 축전형, 센서형으로 크게 세 종류로 나누어진다. 그 중 스마트형 전력계(1)가 전기기구 판별 요청을 받았을 때 우선 해당 전기기구 특징값이 어느 종류에 속하는지를 판단한 후, 상술된 사용자 피드백 정보의 전기기구 감지 방법으로 분석하여 해당 전기기구가 어떤 종류에 속한 어떤 전기기구인지를 판단하게 된다.

도5는 본 발명인 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 감지 시스템의 배치 구조도이다. 도5의 내용을 참조해 보면, 본 발명인 비침입식 부하 감지기술(Nonintrusive Load Monitoring, NILM)에 의거한 전기기구 감지시스템은 스마트형 전력계(1), 가정 게이트웨이(2)(Home Gateway) 및 데이터센터(4)를 포함하고, 그 중 상기 스마트형 전력계(1)는 상기 전기기구가 켜짐/꺼짐 혹은 전환 상태 시의 교전류 전압과 전류 생성 미세 변화의 부하특징값을 캡처하여 연산한다. 또한 상기 가정 게이트웨이(2)는 가정의 네트워크, 디지털 티비 신호 및 전화신호를 통해 상술된 가정용 전기기구의 각 부하특징값을 저장하여 검색하기 편리하도록 하며 상기 전기기구의 사용 상황을 기록하여 사용자가 핸드폰 혹은 컴퓨터(3)의 연결을 통해 소모 전력을 검색할 수 있게 되고, 이와 동시에 핸드폰 혹은 컴퓨터(3)를 통해 에너지 전력 건의 및 전기기구 진단 등을 제공하게 된다. 또한 상기 데이터센터(4) (Datacenter)는 상기 사용자의 가정 내의 전기기구 정보를 저장하여 상기 가정 게이트웨이(2)를 통해 검색하지 못하는 전기기구의 부하특징값이 있을 경우 부하특징값을 데이터센터에 전송해 검색하게 된다.

상술된 내용을 종합해 보면 본 발명은 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 감측 방법을 제공하는데, 이를 종래의 기술과 비교해 봤을 때, 본 발명은 동태적인 사용자 피드백 데이터 베이스와 공동 정책을 이용해 검색 연산법으로 비침입식 전력 부하를 감지하여 전기기구의 개별적인 상태 감지와 전력 소모 상황을 분석하기 때문에 정확한 방식으로 상술된 특징값의 배치 방식 및 가중값을 파악할 수 있으며, 사용자의 피드백 구조를 사용해 온라인으로 자동 조절할 수 있는 시스템으로 활용할 수 있으며, 그 결과 효과적으로 전기기구 검색의 정확성을 향상시킬 수 있다. 이외에도 효과적으로 비침입식 부하를 감지하여 전기기구 상태 감지율을 향상시킴으로써 종래의 비침입식 부하 감지 기술이 가지고 있던 전기기구의 종류가 다양해지고 새로운 전기기구가 출시될 때 기존에 가정에서 사용하고 있는 전기기구 특징과 서로 달라 정확히 감지하지 못하던 문제점을 해결할 수 있어 25%~30%의 전력 에너지와 전기세를 절약할 수 있다. 또한 본 발명은 서로 다른 종류의 전기기구(전기저항형, 축전형, 센서형)의 전기기구 특징 가중값을 통해 서로 다른 종류의 전기기구를 검색할 때 서로 다른 감별률에 의거하여 서로 다른 부하 특징 세트를 공동 정책 방법 중에 응용하게 된다. 상술한 것은 본 발명의 구체적인 실시예로 결코 이에 본 발명의 범위를 제한하는 것은 아니다. 본 발명의 신청범위 내에서 가한 어떠한 첨가나 수정도 본 발명의 범위에 속함을 밝혀둔다.

1 스마트형 전력계
2 가정 게이트웨이
3 컴퓨터
4 데이터센터

Claims

사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 탐지 방법으로서,
전기기구에 대한 사용자 피드백 정보를 취득하게 되며, 상기 전기기구가 켜짐/꺼짐 및 전환 상태일 때 교류전압 및 전류가 생성하는 미세 변화의 각종 부하 특징값을 통해, 상기 사용자 피드백 정보는 사용자가 전기기구 검색 결과를 입력 혹은 확인하여 전기기구와 각종 전기기구 소모 전력 특징값의 대응 관계로 생성하는 단계;
수학적 분석을 통해 상기 전기기구의 임의의 특징값의 출현 비율 및 각 특징값의 감별률을 계산하며, 상기 전기기구의 임의의 특징값의 출현 비율을 믿음변수로 정의하고, 상기 각 특징값의 감별률을 특징 가중값으로 정의하는 단계; 및
공동 정책 방법을 통해 자동으로 각 전기기구의 종류를 판별하여 가정 내에서 전기기구의 사용 상황을 분석하는 단계를 포함하는 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 탐지 방법.
제1항에 있어서,
상기 사용자 피드백 정보는 전기기구가 정확한지 부정확한지에 대한 피드백 자동판단 혹은 아직 정확성 여부에 대해 피드백이 오지 않았는지를 포함하고 있으며, 상기 사용자 피드백 정보는 하기열 방법:

으로 표시되는 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 탐지 방법.
제1항에 있어서,
사용자의 피드백 정보를 스마트형 전력계, 데이터 센터 혹은 클라우드 시스템 내에 기재하는 것을 더 포함하는 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 탐지 방법.
제1항에 있어서,
상기 사용자의 피드백 정보는 이산화(discretization) 함수를 통해 상기 전기기구의 각 특징값을 이산 수치로 전환시키고, 상기 이산화 함수는 아래 함수로 표시하는 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 탐지 방법

(공식 중：서로 다른 전기기구 I개를 가지고, 각 전기기구(i)는 J개의 부하 특징값을 가지며, 전기기구(i)는 서로 다른 사용자의 피드백 정보로부터 온 K건의 데이터를 포함하고,
는 전기기구(i)가 제k개의 피드백 정보 중에 부하 특징값 j의 수치를 의미하며,
는 이산화 수치 처리 후의 결과를 의미함).
제1항에 있어서,
동일한 이산 구역 내에 놓인 피드백 정보를 총합하여, 상기 사용자 피드백 정보가 각 부하 특징값 사이에 있는 분포를 구하고, 그 중 총합 함수는

(공식 중: 전기기구(i)의 부하 특징값 j의 제k회의 피드백 정보(
)가 이산 구간 중의
구간에 놓이게 되었을 때
는
증가)
인 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 탐지 방법.
제1항에 있어서,
상기 믿음변수는 사용자가 상기 전기기구 피드백 정보에 의거하여 부하 특징값이 이산 구간에 출현할 때 상기 전기기구 피드백 정보 중의 상대적 비율을 계산하며, 상기 사용자가 전기기구 피드백의 믿음 비율 상황은 다음과 같은 함수로 표시되는 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 탐지 방법

(공식 중: 상이한 전기기구 I개를 가지고, 각 전기기구(i)에는 각 J개의 부하특징값이 있음).
제1항에 있어서,
상기 부하 특징의 가중값은 사용자 피드백에 따라 동태적으로 변화하며, 서로 다른 종류의 전기기구로 인해 서로 다른 가중값이 있는 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 탐지 방법.
제7항에 있어서,
상기 가중값은 아래 공식으로 표시되며:

(공식 중:
는 전기기구(i)의 부하 특징값 j의 중요 정도를 나타내며, 즉
이 크면 클수록 부하 특징값 j이 전기기구(i)에 대한 분별률이 높아지고, 이와 반대로 낮으면 낮을수록 분별률이 하락하며, 그 중
는 가중함수를 의미하고, 계산한 결과를 실수 구간으로 분포시킴으로써 비교공간을 얻을 수 있으며,
는 집합이고, 모든 전기기구 혹은 일부 동일한 유형의 전기기구를 의미),
상기 가중값 함수 공식은 각 전기기구 간의 부하 특징값 j의 중첩률을 동태적으로 조절하고, 다시 중첩률 공식을 총합하여 평균 중첩률을 계산해 내며, 중첩률 공식은,

(공식 중: 서로 다른 전기기구 I개를 가지고, 각 전기기구(i)는 각 J개의 부하 특징값을 가지며,
는 가중함수를 의미)인 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 탐지 방법.
제1항에 있어서,
각종 전기기구 특징값의 믿음변수와 각 전기기구 특징값의 감별률(가중값)을 통해 알지 못하는 전기기구와 이미 알고 있는 전기기구의 유사도를 파악할 수 있으며, 상기 알지 못하는 전기기구와 이미 알고 있는 전기기구의 유사도는 아래 공식으로 표시되고:

(공식 중: 서로 다른 전기기구 I개를 가지고, 각 전기기구(i)는 각 J개의 부하 특징값을 가짐),
복수 개의 전기기구 특징 믿음변수와 그 가중값을 계산하여 공동 정책 방법으로 수치가 가장 크고 가장 유사한 전기기구를 결정하며,
상기 가중값은 분석 및 통계 결과를 근거로 서로 다른 종류의 전기기구에 상이한 특징값 및 상이한 특징값의 가중값을 부여하고, 또한 서로 다른 변수를 이용해 전기기구의 유사도 비교와 전기기구 검색을 하는 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 탐지 방법.
각 전기기구의 켜짐/꺼짐 혹은 전환 상태 시의 교류전압과 전류가 생성하는 미세 변화의 부하 특징값을 캡처하여 연산하는 스마트형 전력계;
가정의 상기 전기기구의 각 부하 특징값을 저장하여 검색이 편리하도록 하며 또한 가정의 상기 전기기구의 사용 상황을 기록하여, 핸드폰 혹은 컴퓨터를 통해 연결시켜 소모 전력의 상황을 검색하게 하는 가정 게이트웨이;
상기 가정의 전기기구 정보를 저장하는 데이터 센터 - 가정 게이트웨이에서 상기 전기기구의 부하 특징값을 검색하지 못할 경우, 상기 부하 특징값은 추가의 검색을 위해 상기 데이터 센터에 전송됨 -
를 포함하는 사용자 피드백 정보에 기초한 전기기구 탐지 시스템.