KR101570144B1 - 검침정보 분석 장치 및 방법 - Google Patents
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Abstract
누락 또는 의심으로 분류된 검침정보의 과거 검침 이력을 근거로 생성된 상관계수, 표준도표 및 가중치를 근거로 검침정보의 추정, 확인 및 보정을 수행하도록 한 검침정보 분석 장치 및 방법을 제시한다. 제시된 검침정보 분석 장치는 단위시간별로 복수의 데이터 전송장치들로부터 검침정보들을 수집하는 검침정보 송수신부; 이전 단위시간에 수집한 검침정보들을 근거로 검침정보 송수신부에서 수신한 검침정보들 중에서 누락 정보 및 의심 정보를 분류하는 검침정보 확인부; 및 검침정보 확인부에서 누락 정보 및 의심 정보로 분류된 검침정보의 과거 검침 이력을 근거로 생성된 상관계수, 표준도표 및 가중치를 근거로 누락 정보를 추정하고, 의심 정보를 확인 및 보정하는 검침정보 상관분석부를 포함한다.
Description
본 발명은 검침정보 분석 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 원격 검침 시스템의 검침정보를 분석하는 검침정보 분석 장치 및 방법에 대한 것이다.
원격 검침(AMR; Automatic Meter Reading) 시스템은 유무선 네트워크를 통해 수용가에 설치된 전자식 계량기들로부터 검침 데이터를 수집하여 분석, 관리한다. 이때, 원격 검침 시스템은 통합 검침 시스템, 지능형 원격 검침(AMI; Advanced Metering Infrastructure) 시스템 등으로 불리기도 한다.
전기 분야의 원격 검침 시스템은 현재 전국 단위로 구축완료 또는 구축중에 있다. 원격 검침 시스템은 IT 기술을 기반으로 하고 있기 때문에 네트워크 에러나 장비 자체 에러로 인해 검침정보를 수집하지 못하거나 수집된 검침정보에 오류가 발생할 가능성이 있다.
최근에는, 원격 검침 시스템에 대한 관심과 인지도가 높아지고 있는 상황에서 원격 검침 시스템을 해킹할 수 있는 다양한 해킹 툴(사이버공격 툴)이 인터넷을 통해 공개되어 있다. 해킹툴을 이용하는 경우, 원격 검침 시스템에서 수집한 검침정보에 대한 위변조가 가능해진다. 이에, 원격 검침 시스템을 통해 수집된 검침정보에 대한 과금 전(前)에 검침정보의 신뢰성에 대한 검증이 요구되고 있다.
한편, 원격 검침 시스템은 전력 수급 안정화를 목적으로 하기 때문에, 전력에 대한 수요예측을 추가로 제공하고 있다. 하지만, 종래의 원격 검침 시스템은 과거 이력의 평균값을 조사하는 제한된 방식으로만 수요예측을 하고 있어, 실제 현장에 적용하기에는 정확도가 낮은 문제점이 있다.
따라서, 원격 검침 시스템은 네트워크 에러나 고의적인 위변조로 인해 발생할 수 있는 검침정보의 변경을 보정하고, 네트워크 또는 장비의 에러로 인해 누락(미검침)된 검침정보를 추정할 뿐만 아니라 향후 사용량을 예측할 수 있는 기능이 요구된다.
이를 위해, 하기 선행기술문헌에 기재된 선행기술들에서는 누락된 검침정보의 추정, 수요예측, 오류정보 추정 등을 위한 다양한 기술들을 설명하고 있다. 하기 선행기술들은 과거 검침 이력을 이용하여 누락 또는 오류 검침정보를 판단하고, 이를 보정 또는 추정하거나 수요예측을 수행한다.
하지만, 종래의 원격 검침 시스템은 과거 이력이 이용하여 검침정보의 추정, 수요예측, 오류정보 추정 등의 검침정보 분석을 수행하기 때문에 하기와 같은 문제점들이 있다.
첫째, 종래의 원격 검침 시스템은 과거 이력의 평균값을 활용할 경우 정확도가 낮은 문제점이 있다. 즉, 종래의 원격 검침 시스템은 과거 이력을 시간대별로 평균값을 구하면 수렴값을 가질 수 있지만, 검침정보의 단위에 비해 상대적으로 오차가 큰 문제점이 있다. 이 경우, 종래의 원격 검침 시스템은 오차 허용범위를 벗어나 보정 또는 추정된 값이 검침정보 단위를 넘어설 수도 있어 정확도가 낮아지게 된다. 특히, 최근에는 기상이변이 속출하고 있어 기존의 전력사용과 전혀 다른 소비패턴이 발생할 가능성이 크기 때문에 단순히 과거 이력의 평균값을 기반으로 향후 예측값을 도출할 경우 정확도가 상당히 낮아지게 된다.
둘째, 종래의 원격 검침 시스템은 평균값을 정의할 때 '시간'에 대한 정의가 모호하다. 종래의 원격 검침 시스템은 매 시간단위로 평균값을 정의할 수도 있고, 일별, 요일별, 주별, 월별, 계절별 등으로 평균값을 산출하기 위한 과거 이력의 대상을 정의한다. 하지만, 이들 모두를 고려한다는 것은 엄청난 시간과 노력이 요구될 뿐만 아니라 해당 대용량 정보를 생성, 관리, 처리하기 위해 막대한 자원(시스템, 네트워크 등)이 추가로 요구되는 문제점이 있다.
셋째, 종래의 원격 검침 시스템은 전기 검침정보에 한정적이다. 물론 전기 관련 검침정보를 보정, 추정 및 예측하기 위해서는 과거 전기 검침정보를 활용하는 것이 타당하지만 이럴 경우 상기 두 가지 단점을 극복하기 쉽지 않으며 새로운 대안 또는 보완 방안이 제시되지 못하면 효용성을 확보할 수 없다. 선행기술 중 오차 보정 알고리즘을 이용한 수용가 수요전력 예측 방법 및 시스템'에서는 환경정보와 기상정보라는 새로운 분석 자료를 제안하고 있으나 구체적인 대상정보를 제시하지 않아 시스템 구성에 있어 실질적인 도움이 되지 못하는 문제점이 있다.
본 발명은 상기한 종래의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 누락 또는 의심으로 분류된 검침정보의 과거 검침 이력을 근거로 생성된 상관계수, 표준도표 및 가중치를 근거로 검침정보의 추정, 확인 및 보정을 수행하도록 한 검침정보 분석 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 검침정보 분석 장치는, 단위시간별로 복수의 데이터 전송장치들로부터 검침정보들을 수집하는 검침정보 송수신부; 이전 단위시간에 수집한 검침정보들을 근거로 검침정보 송수신부에서 수신한 검침정보들 중에서 누락 정보 및 의심 정보를 분류하는 검침정보 확인부; 및 검침정보 확인부에서 누락 정보 및 의심 정보로 분류된 검침정보의 과거 검침 이력을 근거로 생성된 상관계수, 표준도표 및 가중치를 근거로 누락 정보를 추정하고, 의심 정보를 확인 및 보정하는 검침정보 상관분석부를 포함한다.
검침정보 확인부는, 검침정보 송수신부로부터 수신한 검침정보와 이전 단위시간에 수집된 검침정보의 차이값을 산출하고, 차이값이 설정 범위를 벗어나면 비정상으로 판단하여 수신한 검침정보를 의심 정보로 분류한다.
검침정보 상관분석부는, 등록된 복수의 수용가들의 전기 소비 패턴을 근거로 복수의 수용가들을 복수의 그룹으로 분류하고, 그룹별 상관계수를 포함하는 표준도표를 생성하는 표준도표 관리부; 표준도표 관리부에서 그룹별 상관계수의 산출을 위한 상관계수 및 이력 정보를 관리하는 과거 이력 관리부; 검침정보 확인부에서 누락 정보 및 의심 정보로 분류된 검침정보의 검침시간을 근거로 가중치를 설정하는 가중치 적용부; 및 검침정보 확인부에서 누락 정보 및 의심 정보로 분류된 검침정보에 대한 상관계수를 산출하고, 표준도표 관리부에서 생성한 표준도표, 가중치 적용부에서 설정된 가중치 및 산출한 상관계수를 근거로 누락 정보로 분류된 검침정보의 추정값을 산출하고, 의심 정보로 분류된 검침정보의 확인 및 보정값을 산출하는 상관관계 도출부를 포함한다.
표준도표 관리부는, 피어슨 모델에 따라 등록된 복수의 수용가들의 전기 소비 패턴을 분석하여 유사도를 분석하고, 분석한 유사도를 근거로 복수의 수용가들을 복수의 그룹으로 분류하고, 그룹에 속한 수용가들의 검침정보를 근거로 그룹별로 상관계수를 도출하여 표준도표를 생성한다.
가중치 적용부는, 검침정보의 검침시간이 현재와 가까울수록 더 큰 가중치를 설정한다.
상관관계 도출부는, 전기 검침정보만 존재하면, 일별 상관계수, 요일별 상관계수, 월별 상관계수 및 계절별 상관계수를 포함하는 상관계수를 산출한다.
상관관계 도출부는, 전기, 수도 및 가스에 대한 검침정보가 존재하면, 전기-수도 상관계수, 전기-가스 상관계수, 수도-가스 상관계수 및 전기-수도-가스 상관계수를 포함하는 상관계수를 산출한다.
검침정보 송수신부를 통해 부하 예측 서버로부터 예측요청을 수신하고, 예측요청으로부터 예측 대상 검침정보 및 예측 시점을 검출하고, 검침정보 상관분석부에게로 예측 시점에서 예측 대상 검침정보에 대한 예측값 산출을 요청하는 검침정보 예측부를 더 포함한다.
검침정보 상관분석부는, 검침정보 예측부에서 검출한 예측 시점과 동일한 시간대의 과거 검침 이력들을 검출하고, 과거 검침 이력들의 평균값을 사전 예측값으로 설정한다.
검침정보 상관분석부는, 예측 시점과 동일한 시간대의 과거 검침 이력들을 근거로 산출한 수도의 사전 예측값 및 가스의 사전 예측값, 과거 이력 상관계수 및 과거 검침 이력들을 근거로 전기에 대한 검침정보의 예측값을 산출하고, 예측 시점과 동일한 시간대의 과거 검침 이력들을 근거로 산출한 전기의 사전 예측값 및 가스의 사전 예측값, 과거 이력 상관계수 및 과거 검침 이력들을 근거로 수도에 대한 검침정보의 예측값을 산출하고, 예측 시점과 동일한 시간대의 과거 검침 이력들을 근거로 산출한 전기의 사전 예측값 및 수도의 사전 예측값, 과거 이력 상관계수 및 과거 검침 이력들 근거로 가스에 대한 검침정보의 예측값을 산출한다.
상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 검침정보 분석 방법은, 검침정보 분석 장치에 의해, 단위시간별로 복수의 데이터 전송장치들로부터 검침정보들을 수집하는 단계; 검침정보 분석 장치에 의해, 이전 단위시간에 수집한 검침정보들을 근거로 수집하는 단계에서 수신한 검침정보들 중에서 누락 정보 및 의심 정보를 분류하는 단계; 및 검침정보 분석 장치에 의해, 누락 정보 및 의심 정보를 분류하는 단계에서 누락 정보 및 의심 정보로 분류된 검침정보와 표준도표 및 가중치를 근거로 누락 정보를 추정하는 단계를 포함한다.
누락 정보 및 의심 정보를 분류하는 단계는, 검침정보 분석 장치에 의해, 수신한 검침정보와 이전 단위시간에 수집된 검침정보의 차이값을 산출하는 단계; 및 검침정보 분석 장치에 의해, 산출하는 단계에서 산출한 차이값이 설정 범위를 벗어나면 비정상으로 판단하여 수신한 검침정보를 의심 정보로 분류하는 단계를 포함한다.
누락 정보를 추정하는 단계는, 검침정보 분석 장치에 의해, 등록된 복수의 수용가들의 전기 소비 패턴을 근거로 복수의 수용가들을 복수의 그룹으로 분류하는 단계; 검침정보 분석 장치에 의해, 복수의 그룹으로 분류하는 단계에서 분류된 복수의 그룹 각각의 그룹별 상관계수를 포함하는 표준도표를 생성하는 단계; 검침정보 분석 장치에 의해, 누락 정보 및 의심 정보로 분류된 검침정보의 검침 시간을 근거로 가중치를 설정하는 단계; 검침정보 분석 장치에 의해, 누락 정보 및 의심 정보를 분류하는 단계에서 누락 정보 및 의심 정보로 분류된 검침정보에 대한 상관계수를 산출하는 단계; 검침정보 분석 장치에 의해, 생성한 표준도표, 설정된 가중치 및 산출한 상관계수를 근거로 누락 정보로 분류된 검침정보의 추정값을 산출하는 단계; 및 검침정보 분석 장치에 의해, 의심 정보로 분류된 검침정보의 확인 및 보정값을 산출하는 단계를 포함한다.
표준도표를 생성하는 단계에서는, 검침정보 분석 장치에 의해, 피어슨 모델에 따라 등록된 복수의 수용가들의 전기 소비 패턴을 분석하는 단계; 검침정보 분석 장치에 의해, 전기 소비 패턴을 분석하는 단계에서 분석한 전기 소비 패턴을 근거로 복수의 수용가들의 유사도를 분석하는 단계; 검침정보 분석 장치에 의해, 분석한 유사도를 근거로 복수의 수용가들을 복수의 그룹으로 분류하는 단계; 및 검침정보 분석 장치에 의해, 복수의 그룹으로 분류하는 단계에서 분류된 그룹에 속한 수용가들의 검침정보를 근거로 그룹별로 상관계수를 도출하여 표준도표를 생성하는 단계를 포함한다.
가중치를 설정하는 단계에서는, 검침정보 분석 장치에 의해, 검침정보의 검침시간이 현재와 가까울수록 더 큰 가중치를 설정한다.
상관계수를 산출하는 단계에서는, 검침정보 분석 장치에 의해, 전기 검침정보만 존재하면, 일별 상관계수, 요일별 상관계수, 월별 상관계수 및 계절별 상관계수를 포함하는 상관계수를 산출한다.
상관계수를 산출하는 단계에서는, 검침정보 분석 장치에 의해, 전기, 수도 및 가스에 대한 검침정보가 존재하면, 전기-수도 상관계수, 전기-가스 상관계수, 수도-가스 상관계수 및 전기-수도-가스 상관계수를 포함하는 상관계수를 산출한다.
검침정보 분석 장치에 의해, 부하 예측 서버로부터 예측요청을 수신하는 단계; 검침정보 분석 장치에 의해, 수신한 예측요청으로부터 예측 대상 검침정보 및 예측 시점을 검출하는 단계; 및 검침정보 분석 장치에 의해, 검출한 예측 시점에서 예측 대상 검침정보에 대한 예측값을 산출하는 단계를 더 포함한다.
예측값을 산출하는 단계는, 검침정보 분석 장치에 의해, 검출한 예측 시점과 동일한 시간대의 과거 검침 이력들을 검출하는 단계; 및 검침정보 분석 장치에 의해, 검출한 과거 검침 이력들의 평균값을 사전 예측값으로 설정하는 단계를 포함한다.
예측값을 산출하는 단계에서는, 검침정보 분석 장치에 의해, 예측 시점과 동일한 시간대의 과거 검침 이력들을 근거로 산출한 수도의 사전 예측값 및 가스의 사전 예측값, 과거 이력 상관계수 및 과거 검침 이력들을 근거로 전기에 대한 검침정보의 예측값을 산출하고, 검침정보 분석 장치에 의해, 예측 시점과 동일한 시간대의 과거 검침 이력들을 근거로 산출한 전기의 사전 예측값 및 가스의 사전 예측값, 과거 이력 상관계수 및 과거 검침 이력들을 근거로 수도에 대한 검침정보의 예측값을 산출하고, 검침정보 분석 장치에 의해, 예측 시점과 동일한 시간대의 과거 검침 이력들을 근거로 산출한 전기의 사전 예측값 및 수도의 사전 예측값, 과거 이력 상관계수 및 과거 검침 이력들 근거로 가스에 대한 검침정보의 예측값을 산출한다.
본 발명에 의하면, 검침정보 분석 장치 및 방법은 누락 또는 의심으로 분류된 검침정보의 과거 검침 이력을 근거로 생성된 상관계수, 표준도표 및 가중치를 근거로 검침정보의 추정, 확인 및 보정, 예측을 수행함으로써, 과거 이력을 이용하는 종래기술에 비해 보정, 추정 및 예측의 정확도를 최대화할 수 있는 효과가 있다.
또한, 검침정보 분석 장치 및 방법은 누락 또는 의심으로 분류된 검침정보의 과거 검침 이력을 근거로 생성된 상관계수, 표준도표 및 가중치를 근거로 검침정보의 추정, 확인 및 보정, 예측을 수행함으로써, 과거 이력을 이용하는 종래기술에 비해 보정, 추정 및 예측의 정확도를 최대화할 수 있는 효과가 있다.
또한, 검침정보 분석 장치 및 방법은 연관성이 높은 검침정보 간의 상관분석을 통해 검침정보의 추정, 확인 및 보정, 예측을 수행함으로써, IT기술을 기반으로 하는 원격검침시스템에서 예측하지 못한 오류나 오동작 등으로 검침정보가 누락되거나 위변조되는 것을 방지할 수 있고, 정확한 수요예측 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 검침정보 분석 장치 및 방법은 연관성이 높은 검침정보 간의 상관분석을 통해 검침정보의 추정, 확인 및 보정, 예측을 수행함으로써, 간단한 시스템 구성이 가능하므로 검침정보의 관리나 운용상의 효율성도 확보할 수 있는 효과가 있다.
또한, 검침정보 분석 장치 및 방법은 통합검침정보 외에도 전력시스템에서 발생되는 데이터들 중 연관성을 가지는 데이터들간 상관분석에도 확장할 수 있기 때문에, 동일 또는 유사한 구조와 방법을 통해 전력시스템의 현황 분석 및 미래 예측에도 활용할 수 있는 효과가 있다.
또한, 검침정보 분석 장치 및 방법은 사이버공격에 따른 검침정보 위변조 사고 발생을 추정할 수 있어 확인된 위변조 검침정보에 대해서는 정상적인 검침정보를 추정할 수 있으며, DDoS 공격에 따른 미검침 정보 발생시 추정치를 확보할 수 있어 과금 서비스의 가용성을 보장할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 전기 사용량을 원격 검침하는 원격 검침 시스템을 설명하기 위한 도면.
도 2는 전기, 수도 및 가스의 사용량을 원격 검침하는 통합 검침 시스템을 설명하기 위한 도면.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 검침정보 분석 장치를 설명하기 위한 도면.
도 4는 도 3의 검침정보 상관분석부를 설명하기 위한 도면.
도 5 및 도 6은 도 3의 표준도표 관리부를 설명하기 위한 도면.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 검침정보 분석 장치의 변형예를 설명하기 위한 도면.
도 8 내지 도 11은 도 7의 상관계수 도출부를 설명하기 위한 도면.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 검침정보 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 13은 도 12의 검침정보 확인 단계를 설명하기 위한 흐름도.
도 14는 도 13의 추정, 확인 및 보정 수행 단계를 설명하기 위한 흐름도.
도 15는 도 13의 예측 수행 단계를 설명하기 위한 흐름도.
도 2는 전기, 수도 및 가스의 사용량을 원격 검침하는 통합 검침 시스템을 설명하기 위한 도면.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 검침정보 분석 장치를 설명하기 위한 도면.
도 4는 도 3의 검침정보 상관분석부를 설명하기 위한 도면.
도 5 및 도 6은 도 3의 표준도표 관리부를 설명하기 위한 도면.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 검침정보 분석 장치의 변형예를 설명하기 위한 도면.
도 8 내지 도 11은 도 7의 상관계수 도출부를 설명하기 위한 도면.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 검침정보 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도.
도 13은 도 12의 검침정보 확인 단계를 설명하기 위한 흐름도.
도 14는 도 13의 추정, 확인 및 보정 수행 단계를 설명하기 위한 흐름도.
도 15는 도 13의 예측 수행 단계를 설명하기 위한 흐름도.
이하, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 정도로 상세히 설명하기 위하여, 본 발명의 가장 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명하기로 한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
먼저, 본 발명의 실시예에 따른 검침정보 분석 장치 및 방법이 적용되는 원격 검침 시스템을 첨부된 도면을 참조하여 설명하면 아래와 같다. 도 1은 전기 사용량을 원격 검침하는 원격 검침 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 도 2는 전기, 수도 및 가스의 사용량을 원격 검침하는 통합 검침 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 원격 검침 시스템은 전력량계(10), 데이터 전송장치(20), 원격 검침 서버(30), 검침 데이터베이스(40), 부하 예측 서버(50)를 포함하여 구성된다.
전력량계(10)는 수용가(60)에 설치되어 수용가(60)의 전기 사용량을 검침한다. 전력량계(10)는 검침한 전기 사용량을 포함하는 검침정보를 통신 모뎀을 통해 데이터 전송장치(20)에게로 전송한다.
데이터 전송장치(20)는 복수의 전력량계(10)들로부터 검침정보를 수집한다. 데이터 전송장치(20)는 지역별로 분산 배치되어, 해당 지역에 설치된 복수의 전력량계(10)들로부터 검침정보를 수집한다. 데이터 전송장치(20)는 수집한 검침정보를 원격 검침 서버(30)에게로 전송한다.
원격 검침 서버(30)는 복수의 데이터 전송장치(20)들로부터 수신한 검침정보를 다양한 전력부가 서비스를 제공한다. 즉, 원격 검침 서버(30)는 검침정보를 근거로 전기 사용요금 산출, 전기 사용 패턴, 전기 수요 변화 패턴 및 수요 예측 등의 전력부가 서비스를 제공한다. 여기서, 원격 검침 서버(30)는 복수의 데이터 전송장치(20)들로부터 수신한 검침정보를 검침 데이터베이스(40)로 전송하여 이력으로 저장하고, 검침정보를 부하 예측 서버(50)로 전송하여 수요 예측을 수행할 수도 있다.
도 2에 도시된 바와 같이, 통합 검침 시스템은 수도 미터(70), 수도 미터(80), 전력량계(10), 데이터 전송장치(20), 통합 검침 서버(90), 검침 데이터베이스(40), 부하 예측 서버(50)를 포함하여 구성된다.
수도 미터(70)는 수용가(60)에 설치되어 수용가(60)의 수도 사용량을 검침한다. 수도 미터(70)는 검침한 수도 사용량을 통신 모뎀을 통해 전력량계(10)에게로 전송한다.
수도 미터(80)는 수용가(60)에 설치되어 수용가(60)의 가스 사용량을 검침한다. 수도 미터(80)는 검침한 가스 사용량을 통신 모뎀을 통해 전력량계(10)에게로 전송한다.
전력량계(10)는 수용가(60)에 설치되어 수용가(60)의 전기 사용량을 검침한다. 전력량계(10)는 동일 수용가(60)에 설치된 수도 미터(70) 및 수도 미터(80)로부터 수도 사용량 및 가스 사용량을 수집한다. 전력량계(10)는 전기 사용량, 전기 사용량 및 가스 사용량을 포함하는 검침정보를 통신 모뎀을 통해 데이터 전송장치(20)에게로 전송한다.
데이터 전송장치(20)는 복수의 전력량계(10)들로부터 검침정보를 수집한다. 데이터 전송장치(20)는 지역별로 분산 배치되어, 해당 지역에 설치된 복수의 전력량계(10)들로부터 검침정보를 수집한다. 데이터 전송장치(20)는 수집한 검침정보를 통합 검침 서버(90)에게로 전송한다.
통합 검침 서버(90)는 복수의 데이터 전송장치(20)들로부터 수신한 검침정보를 다양한 부가 서비스를 제공한다. 즉, 통합 검침 서버(90)는 검침정보를 근거로 수도, 가스 및 전기에 대한 사용요금 산출, 사용 패턴, 수요 변화 패턴 및 수요 예측 등의 부가 서비스를 제공한다. 여기서, 통합 검침 서버(90)는 복수의 데이터 전송장치(20)들로부터 수신한 검침정보를 검침 데이터베이스(40)로 전송하여 이력으로 저장하고, 검침정보를 부하 예측 서버(50)로 전송하여 수요 예측을 수행할 수도 있다.
여기서, 도 1 및 도 2에 도시된 원격 검침 서버(30) 및 통합 검침 서버(90)는 전기의 경우 표준 규격에 따라 15분(G-type 전력량계(10)) 또는 1시간(E-type 전력량계(10)) 단위로 원격 검침을 수행하여 검침정보를 수집하고, 수도 및 가스의 경우 표준 규격에 따라 1시간 단위로 원격 검침을 수행하여 검침정보를 수집한다. 그에 따라, 원격 검침 서버(30) 및 통합 검침 서버(90)는 전기에 대한 검침정보만 분석할 경우 15분 또는 1시간 단위로, 전기와 수도 및 가스에 대한 검침정보를 통합 상관분석할 경우 1시간 단위로 분석이 가능하다.
종래 기술에서의 단점인 시간대별, 요일별, 주별, 월별 및 계절별로 구분하여 분석하는 복잡성을 해소하고자 단순히 24시간 기준의 일별 기준만을 채택함으로써 간단하고 일관된 분석이 가능하도록 하였는데, 이는 본 발명에서 제시한 전기, 수도 및 가스 검침정보 단독 분석 및 연동 상관분석 기법을 도입함으로써 가능하다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 검침정보 분석 장치를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 아래와 같다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 검침정보 분석 장치를 설명하기 위한 블록도이다. 여기서, 도 3에서는 전기(전력)만을 검침하는 원격 검침 시스템에 적용되는 검침정보 분석 장치의 구성이다. 도 4는 도 3의 검침정보 상관분석부를 설명하기 위한 도면이고, 도 5 및 도 6은 도 3의 표준도표 관리부를 설명하기 위한 도면이다. 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 검침정보 분석 장치의 변형예를 설명하기 위한 도면이고, 도 8 내지 도 11은 도 7의 상관관계 도출부를 설명하기 위한 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 검침정보 분석 장치(100)는 검침정보 송수신부(110), 검침정보 확인부(120), 검침정보 예측부(130), 검침정보 상관분석부(140)를 포함하여 구성된다.
검침정보 송수신부(110)는 단위시간별로 복수의 데이터 전송장치(20)들에게 검침정보 수집 명령을 전송한다. 검침정보 송수신부(110)는 복수의 데이터 전송장치(20)들로부터 검침정보를 수신하여 검침정보 확인부(120)에게로 전송한다.
검침정보 송수신부(110)는 부하 예측 서버(50)로부터 예측요청을 수신하여 검침정보 예측부(130)에게로 전송한다. 이때, 검침정보 송수신부(110)는 예측 대상 검침정보 및 예측 시점을 포함하는 예측요청을 부하 예측 서버(50)로부터 수신한다. 검침정보 송수신부(110)는 검침정보 예측부(130)로부터 예측요청에 해당하는 예측값을 수신하여 부하 예측 서버(50)에게로 전송한다.
검침정보 송수신부(110)는 검침정보 상관분석부(140)의 요청에 따라 검침 데이터베이스(40)로 검침 이력 정보의 전송을 요청한다. 검침정보 송수신부(110)는 검침 데이터베이스(40)로부터 수신한 검침 이력 정보를 검침정보 상관분석부(140)에게로 전송한다.
검침정보 확인부(120)는 검침정보 송수신부(110)로부터 수신한 검침정보를 저장한다. 이때, 검침정보 확인부(120)는 단위시간별로 수신된 검침정보를 저장한다.
검침정보 확인부(120)는 검침정보 송수신부(110)로부터 수신한 검침정보를 근거로 검침정보의 누락 여부를 판단한다. 즉, 검침정보 확인부(120)는 수신한 검침정보와 이전 단위시간에 수집된 검침정보를 비교하여 검침정보의 누락 여부를 판단한다. 검침정보 확인부(120)는 누락으로 판단한 경우 해당 검침정보를 누락 정보로 분류한다.
검침정보 확인부(120)는 검침정보 송수신부(110)로부터 수신한 검침정보를 근거로 비정상으로 의심되는 의심 정보를 분류한다. 즉, 검침정보 확인부(120)는 이전 단위시간에 수집된 검침정보와 검침정보 송수신부(110)로부터 수신한 검침정보를 비교하여 두 검침정보 간의 차이값을 산출한다. 검침정보 확인부(120)는 산출한 차이값이 설정 범위를 벗어나면 비정상으로 판단하여 해당 검침정보를 의심 정보로 분류한다.
검침정보 확인부(120)는 누락 정보 또는 의심 정보가 발생한 경우 검침정보 상관분석부(140)에게로 해당 검침정보에 대한 추정, 확인 및 보정을 요청한다. 이때, 검침정보 확인부(120)는 누락 정보 및 의심 정보로 분류된 검침정보를 검침정보 상관분석부(140)에게로 전송하여 해당 검침정보에 대한 추정, 확인 및 보정을 요청한다.
검침정보 예측부(130)는 검침정보 송수신부(110)로부터 예측요청을 수신하면 검침정보 상관분석부(140)에게로 예측요청에 해당하는 예측값을 요청한다. 즉, 검침정보 예측부(130)는 검침정보 송수신부(110)로부터 수신한 예측요청으로부터 예측 대상 검침정보 및 예측 시점을 검출한다. 검침정보 예측부(130)는 검출한 예측 대상 검침정보 및 예측 시점을 검침정보 상관분석부(140)에게로 전송하여 해당 예측 시점에서 예측 대상 검침정보의 예측값을 요청한다. 검침정보 예측부(130)는 검침정보 상관분석부(140)로부터 예측요청에 해당하는 예측값을 수신하여 검침정보 송수신부(110)에게로 전송한다.
검침정보 상관분석부(140)는 검침정보 확인부(120)의 요청에 따라 누락 정보 및 의심 정보로 분류된 검침정보에 대한 추정, 확인 및 보정을 수행한다. 이를 위해, 검침정보 상관분석부(140)는 검침정보 송수신부(110)에게로 검침 이력 정보를 요청하여 누락 정보 및 의심 정보로 분류된 검침정보의 과거 검침 이력 정보를 수신한다.
검침정보 상관분석부(140)는 검침정보 예측부(130)의 요청에 따라 예측 시점에서 예측 대상 검침정보의 예측값을 산출한다. 이를 위해, 검침정보 상관분석부(140)는 검침정보 송수신부(110)에게로 검침 이력 정보를 요청하여 예측 대상 검침정보의 과거 검침 이력 정보를 요청한다.
이를 위해, 도 4에 도시된 바와 같이, 검침정보 상관분석부(140)는 상관분석 결과 처리부(141), 상관관계 도출부(143), 표준도표 관리부(145), 과거 이력 관리부(147), 가중치 적용부(149)를 포함하여 구성된다.
상관분석 결과 처리부(141)는 검침정보 확인부(120)로부터 누락 정보 또는 의심 정보로 분류된 검침정보에 대한 추정, 확인 및 보정을 요청을 수신한다. 상관분석 결과 처리부(141)는 추정, 확인 및 보정 요청과 함께 수신한 검침정보(즉, 누락 정보 또는 의심 정보로 분류된 검침정보)를 상관관계 도출부(143)에게로 전송한다.
표준도표 관리부(145)는 원격검침시스템에 등록된 모든 수용가(60)를 대상으로 전기 소비 패턴을 분석한다. 표준도표 관리부(145)는 분석한 수용가(60)의 전기 소비 패턴을 근거로 유사성을 가지는 수용가(60)들을 그룹으로 분류한다. 표준도표 관리부(145)는 분류한 그룹을 근거로 검침정보를 표준 도표화하여 관리한다.
도 5를 참조하여 표준도표의 예를 들면, 표준도표 관리부(145)는 상관분석 기법으로 사용되는 피어슨 모델에 따라 전기소비패턴의 유사도가 높은 수용가(60)들을 분류한다. 표준도표 관리부(145)는 하기의 수학식 1을 이용하여 그룹별로 상관계수를 도출한다.
여기서, x, y는 서로 다른 2개의 분석대상 수용가(60)의 전기 사용량(즉, x, y는 동일 시점에서 동일한 그룹으로 분류된 서로 다른 두 수용가(60)의 검침정보), 
는 x의 평균값, 
는 y의 평균값이다.
표준도표 관리부(145)는 상기한 수학식 1을 통해 모든 그룹에 대한 상관계수의 도출이 완료되면 도출한 그룹별 상관계수를 근거로 표준도표(도 6 참조)를 생성한다. 이후, 표준도표 관리부(145)는 분석대상 수용가(60)의 그룹 분류를 위해 하기의 수학식 2를 통해 분석대상 수용가(60)가 속할 그룹을 결정한다.
여기서, x는 그룹별 상관계수이고, y는 분석대상 수용가(60)의 전기 사용량, 
는 x의 평균값, 
는 y의 평균값이다.
표준도표 관리부(145)는 분석대상 수용자의 그룹을 결정한 후 수학식 1을 이용하여 해당 그룹의 상관계수를 갱신하고, 갱신한 그룹별 상관계수를 이용하여 표준도표를 갱신한다.
한편, 표준도표 관리부(145)는 3개 이상의 수용가(60)들에 대해 동시 상관계수를 도출하고자 하는 경우 하기의 수학식 3을 이용한다. 이때, 표준도표 관리부(145)는 동시 분석 대상인 수용가(60)의 수가 많아질 경우 Hierarchy logic을 구성하여 세부 그룹으로 분류하여 계산함으로써 계산량을 최적화할 수 있다.
여기서, a, b, c, d는 서로 다른 4개의 분석대상 수용가(60)의 전기 사용량(즉, a, b, c, d는 동일 시점에서 동일한 그룹으로 분류된 서로 다른 4개의 수용가(60)의 검침정보), 
는 a의 평균값, 
는 b의 평균값, 
는 c의 평균값, 
는 d의 평균값이다.
표준도표 관리부(145)는 표준도표에서 단순 평균값과 오차범위를 근거로 그룹의 수를 결정한다. 표준도표 관리부(145)는 운영 및 관리 측면에서 효율적인 개수를 결정한다. 일반적으로, 표준도표 관리부(145)는 모든 수용가(60)는 어느 하나의 그룹에 속할 수 있도록 평균값과 오차범위를 결정할 수 있다. 이때, 결정된 모든 그룹들은 그 범위가 넓든 작든 상호 배타적으로 구성되어 중복되는 부분이 없도록 정의된다. 즉, 도 6에 도시된 바와 같이 그룹간 평균값이 중복되지 않도록 정의한다.
과거 이력 관리부(147)는 수용가(60)에서 검침된 검침정보에 대한 과거 이력을 관리한다. 즉, 과거 이력 관리부(147)는 상관계수의 분석에 필요한 상관계수 및 이력 정보로부터 도출된 값인 
, 
, 
를 관리한다.
가중치 적용부(149)는 검침정보의 시간 순서를 근거로 가중치를 설정하여 저장한다. 즉, 가중치 적용부(149)는 모든 과거 이력을 요일, 월 및 계절에 무관하게 시간 단위로 누적 관리함과 동시에 최근 소비패턴으로부터 보다 정확한 정보를 도출하기 위해 차별화된 가중치를 설정한다. 이때, 가중치 적용부(149)는 최근 정보 순으로 보다 큰 가중치를 설정한다. 예를 들어, 7월 1일부터 검침정보가 누적된다고 하고 오늘이 7월 3일이라고 가정하면 정오 (낮 12시) 검침정보의 이력을 관리함에 있어, 7월 1일 12시 검침정보를 a1, 7월 2일 12시 검침정보를 a2, 7월 3일 12시 검침정보를 a3라고 할 때 이들의 평균값(
)은 하기의 수학식 4와 같이 계산된다.
여기서, 가중치 벡터는 (1, 2, 3)이며, 초기 운용을 통해 최적의 가중치 벡터가 도출될 수 있다(단, 시간대별 가중치 벡터는 수용가(60) 소비패턴에 따라 달라질 수 있다). 이 가중치 벡터를 이용하여 가중치 적용부(149)는 최근 정보에 보다 높은 가중치를 부여함으로써 더욱 정확한 수용가(60) 소비패턴을 찾도록 도와준다. 가중치 벡터를 이용한 평균값(
)을 구하는 식을 보다 일반화시키면 하기의 수학식 5와 같다.
여기서, 
는 직전 평균값이며 하기의 수학식 5를 이용해 산출할 수 있으며, 
은 최근 검침정보를 의미한다.
상관관계 도출부(143)는 상관분석 결과 처리부(141)로부터 수신한 검침정보에 대한 상관관계를 산출한다. 즉, 상관관계 도출부(143)는 검침정보에 대해 일별, 요일별, 월별 및 계절별 상관계수를 산출한다. 상관관계 도출부(143)는 일별, 요일별, 월별 및 계절별 상관계수와 과거 이력 및 가중치를 적용하여 누락정보의 추정, 의심정보의 신뢰성 확인 및 보정, 검침정보의 예측값을 산출한다. 이를 위해, 상관관계 도출부(143)는 일별 상관계수를 산출하는 일별 상관계수 산출부(151), 요일별 상관 계수를 산출하는 요일별 상관계수 산출부(153), 월별 상관계수를 산출하는 월별 상관계수 산출부(155). 계절별 상관계수를 산출하는 계절별 상관계수 산출부(157) 및 일별, 요일별, 월별 및 계정별 상관계수와 과거 이력 및 가중치를 이용하여 누락정보의 추정, 의심정보의 신뢰성 확인 및 보정, 검침정보의 예측값을 산출하는 상관관계 산출부(159)를 포함하여 구성된다. 여기서, 일별 상관계수 산출부(151), 요일별 상관계수 산출부(153), 월별 상관계수 산출부(155) 및 계절별 상관계수 산출부(157)는 상관계수 산출의 대상을 유사 소비패턴을 갖는 수용가(60)들로 범위를 확대하여 정확도를 향상시킨다.
한편, 도 7에 도시된 바와 같이, 검침정보 분석 장치(200)가 전기(전력), 수도 및 가스를 검침하는 통합 검침 시스템에 적용되는 경우, 검침정보 분석 장치(200)는 검침정보 송수신부(210), 검침정보 확인부(220), 검침정보 예측부(230), 검침정보 상관분석부(240)를 포함하여 구성된다. 여기서, 검침정보 송수신부(210), 검침정보 확인부(220), 검침정보 예측부(230)는 도 3에 도시된 구성과 동일하므로 상세한 설명을 생략한다.
검침정보 상관분석부(240)는 상관분석 결과 처리부(241), 상관관계 도출부(243), 표준도표 관리부(245), 과거 이력 관리부(247), 가중치 적용부(249)를 포함하여 구성된다. 여기서, 상관분석 결과 처리부(241), 표준도표 관리부(245), 과거 이력 관리부(247) 및 가중치 적용부(249)는 도 4에 도시된 구성과 동일하므로 상세한 설명을 생략한다.
상관관계 도출부(243)는 전기와 수도, 전기와 가스, 수도와 가스 및 전기와 수도 및 가스 간의 상관계수를 산출한다. 상관관계 도출부(243)는 산출한 상관계수들(즉, 전기와 수도 상관계수, 전기와 가스 상관계수, 수도와 가스 상관계수 및 전기와 수도 및 가스 상관계수), 과거 이력 및 가중치를 적용하여 누락정보의 추정, 의심정보의 신뢰성 확인 및 보정, 검침정보의 예측값을 산출한다. 이를 위해, 도 8에 도시된 바와 같이, 상관관계 도출부(243)는 전기-수도 상관계수 산출부(251), 전기-가스 상관계수 산출부(253), 수도-가스 상관계수 산출부(255), 전기-수도-가스 상관계수 산출부(257) 및 상관관계 산출부(259)를 포함하여 구성된다.
이때, 전기-수도 상관계수 산출부(251), 전기-가스 상관계수 산출부(253) 및 수도-가스 상관계수 산출부(255)는 상호 상관계수를 산출하여 연관성을 수치화한다. 이를 위해, 전기-수도 상관계수 산출부(251), 전기-가스 상관계수 산출부(253) 및 수도-가스 상관계수 산출부(255)는 하기의 수학식 6과 같이 피어슨 모델기반의 상관계수를 산출한다.
여기서, x, y는 전기, 수도, 가스별 각 검침정보이다. 즉, 전기-수도 상관계수를 산출하는 경우 x는 전기의 검침정보이고, y는 수도의 검침정보이다. 전기-가스 상관계수를 산출하는 경우 x는 전기의 검침정보이고, y는 가스의 검침정보이다. 수도-가스 상관계수를 산출하는 경우 x는 수도의 검침정보이고, y는 가스의 검침정보이다.
검침정보 분석 장치(200)에서는 전기, 수도 및 가스 모두 수용가(60)별 소비패턴을 보여주는 유용한 자료로 인식하여 상호 상관계수를 도출하면 일정한 값을 가질 것으로 판단한다. 실제로 수용가(60)의 소비패턴을 보더라도 하루 중 전기, 수도 및 가스 소비 시간대가 상당히 중첩됨을 알 수 있으므로, 이들 세 가지 검침정보는 시간단위로 볼 때 높은 상관관계를 가질 것으로 예상되며, 이는 곧 상관계수가 일정 범위 내에서 수렴할 것으로 판단되는 중요한 근거가 된다. 일례로, 도 9 및 도 10은 전기-수도-가스 간 상관계수의 예상 그래프이다. 소비패턴의 특성상 양의 기울기를 가질 것이며, 수용가(60)별로 그 분포가 상이할 것이나 대체로 유사할 것으로 예상되며 이는 초기 구축 및 시범 운용 단계보다 정확한 값을 도출할 수 있다. 초기 도출된 상관계수 값은 도 11에서와 같이 일정기간 이후부터 일정 값에 수렴하는 특성을 보일 것이며, 이를 이용하면 전술한 바와 같이 누락정보의 추정, 의심정보의 비정상 여부 확인 및 보정, 미래 검침값의 예측이 가능하다.
전기-수도-가스 상관계수 산출부(257)는 상술한 수학식 6을 3차원 벡터 영역을 확대한 하기의 수학식 7을 이용하여 전기-수도-가스 상관계수를 산출한다.
여기서, x는 전기의 검침정보, y는 수도의 검침정보, z는 가스의 검침정보이다.
상관관계 산출부(259)는 전기-수도 상관계수 산출부(251), 전기-가스 상관계수 산출부(253), 수도-가스 상관계수 산출부(255) 및 전기-수도-가스 상관계수 산출부(257)로부터 상호 상관계수를 수신한다. 상관관계 산출부(259)는 전기-수도 상관계수, 전기-가스 상관계수, 수도-가스 및 전기-수도-가스 상관계수, 과거 이력 및 적용 가중치를 이용하여 최종적인 분석결과를 산출한다. 즉, 상관관계 산출부(259)는 누락정보인 경우 추정값을, 의심정보인 경우 정상 여부 및 비정상일 경우 보정값을, 그리고 미래 예상되는 정보가 요구된 경우 예측값을 산출한다. 상관관계 산출부(259)는 분석결과(즉, 추정값, 보정값, 예측값)를 상관분석결과 처리부로 전송한다. 이러한 절차에서 기준이 되는 상관계수는 과거 이력 정보를 토대로 도출된 수렴값을 사용하는데, 이는 과거 이력 관리부(247)로부터 수신받는다.
예를 들어, 전기-수도, 전기-가스, 수도-가스 및 전기-수도-가스별 누적된 상관계수가 각각 0.8, 0.85, 0.9, 0.75라고 가정한다. 이때, 일반적으로 상관계수는 반드시 -1 ~ 1 사이의 값을 가지며 전기, 수도, 가스 사용량은 (+)값이므로, 본 발명의 실시예에서는 상관계수가 0과 1 사이의 값을 가진다,
상관관계 산출부(259)는 과거 이력 관리부(247)로부터 이들 상관계수를 수신하여 기준값으로 설정한다. 상관관계 산출부(259)는 전기-수도 상관계수 산출부(251), 전기-가스 상관계수 산출부(253), 수도-가스 상관계수 산출부(255) 및 전기-수도-가스 상관계수 산출부(257)로부터 현재 검침된 검침정보를 기준으로 계산된 전기-수도, 전기-가스, 수도-가스 및 전기-수도-가스 상관계수를 수신하여 유사도를 비교분석한다.
만약, 현재 검침정보를 기준으로 계산된 상관계수가 각각 0.81, 0.79, 0.88, 0.76이라고 가정하고 유의수준(즉, 오차 가능성)을 5%로 정의하면, 각 상관계수의 유효범위는 (0.76 ~ 0.84), (0.8075 ~ 0.8925), (0.855 ~ 0.945), (0.7125 ~ 0.7875)로 정의될 수 있으며, 이 범위를 벗어나는 두 번째 값인 0.79는 비정상 즉, 검침오류 등으로 잘못 수신된 정보로 분류될 수 있다.
만약 전기 검침정보가 누락되어서 이를 추정해야 한다면 전기-수도, 전기-가스 및 전기-수도-가스 상관계수를 토대로 추정값을 도출할 수 있다.
검침 누락된 전기 검침정보를 미지수로 두고 전기-수도, 전기-가스 및 전기-수도-가스 상관계수가 정확히 0.8, 0.85, 0.75가 되는 값을 계산하면 그 결과가 추정값이 될 수 있으며, 이렇게 도출된 추정값은 확률적으로 볼 때 가장 근사한 검침정보가 될 수 있다.
검침정보를 예측하는 방법도 추정값 도출 방법과 유사하다. 과거 이력에서 도출된 상관계수에 부합되는 값을 도출하면 되는데, 한 가지 다른 점은 전기, 수도, 가스 모두 정확한 값이 없어 정확한 상관계수를 도출할 수 없다는 점이다. 즉, 비교분석할 수 있는 대상이 모두 예측값이라는 점이다.
이를 보완하기 위하여 본 발명의 실시예에서는 사전 예측값이라는 개념을 정의한다. 앞선 설명에서 언급한 바와 같이 본 발명에서는 다양한 시간정의의 어려움을 극복하고자 단순히 24시간 기준의 시간별 분석만을 고려한다고 하였는데, 과거 이력을 기준으로 시간대별 평균값을 사전 예측값으로 설정한다(전기, 수도, 가스 동일하게 24개의 평균값을 가지며, 이 중 예측이 필요한 시간대의 평균값을 사전 예측값으로 정의한다).
만약, 전기 예측값을 도출하고자 한다면, 수도와 가스 관련하여 상기의 사전 예측값을 정의한 후, 과거 이력 상관계수에 부합하도록 전기 예측값을 도출할 수 있다.
마찬가지로, 수도와 가스 예측값을 도출할 경우에도 나머지 두 가지 검침정보 사전 예측값을 활용함으로써 가능하다. 이를 도출하기 위하여 하기의 수학식 8을 이용한다.
여기서, 
은 구하고자 하는 예측값이고, 상관계수는 과거 이력으로부터 구해진 상관계수이고, 
, 
, 
는 이미 확보되어 있는 과거 이력이다.
우선, x와 y의 공분산인 
는 두 변수가 변화하는 양상을 수치화한 것으로, 소비패턴의 특성상 변수들이 일정한 분포를 형성할 것으로 예상되므로 초기 운영을 통해 적정한 수렴 형태를 보일 것으로 판단된다.
나머지 두 값(즉, 
와 
는 각각 x와 y의 표준편차, 즉 검침정보들이 평균값과 얼마나 차이를 가지는지를 나타내는 값으로, 운영기간이 길어질수록 검침정보는 평균값에 근사한 수치를 보일 것이다.
만약, 전기 예측값을 구하고자 한다면 
은 수도나 가스의 사전 예측값이 될 것이다. 그런데, 
은 과거 이력정보의 평균값을 그대로 취한 사전 예측값이므로 
이 된다. 이를 상술한 수학식 8에 적용하면 하기의 수학식 8과 같이 더욱 단순하게 계산될 수 있다. 따라서, 기존에 계산된 이력 정보를 통해 전기 예측값(
)은 하기의 수학식 9를 통해 산출할 수 있다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 검침정보 분석 방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명하면 아래와 같다. 도 12는 본 발명의 실시예에 따른 검침정보 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 도 13은 도 12의 검침정보 확인 단계를 설명하기 위한 흐름도이고, 도 14는 도 13의 추정, 확인 및 보정 수행 단계를 설명하기 위한 흐름도이고, 도 15는 도 13의 예측 수행 단계를 설명하기 위한 흐름도이다.
검침정보 분석 장치(100)는 복수의 데이터 전송장치(20)들로부터 검침정보를 수집한다(S100). 즉, 검침정보 분석 장치(100)는 단위시간별로 복수의 데이터 전송장치(20)들에게 검침정보 수집 명령을 전송한다. 검침정보 분석 장치(100)는 복수의 데이터 전송장치(20)들로부터 단위시간에 해당하는 검침정보를 수신한다. 검침정보 분석 장치(100)는 수신한 검침정보를 단위시간별로 저장한다.
검침정보 분석 장치(100)는 수집한 검침정보들을 확인한다(S200). 즉, 검침정보 분석 장치(100)는 수집한 검침정보들에 대한 누락, 의심 여부를 확인한다. 이를 첨부된 도 13을 참조하여 설명하면 아래와 같다.
검침정보 분석 장치(100)는 수집한 검침정보의 누락 여부를 판단한다(S210). 즉, 검침정보 분석 장치(100)는 수집한 검침정보와 이전 단위시간에 수집된 검침정보를 비교하여 검침정보의 누락 여부를 판단한다.
검침정보가 누락되면(S220; 예), 검침정보 분석 장치(100)는 누락된 검침정보를 누락 정보로 분류한다(S230).
한편, 검침정보 분석 장치(100)는 수집한 검침정보에서 의심 정보의 분류를 위해 이전 단위시간에 수집된 검침정보와 이번 단위시간에 수집한 검침정보를 비교하여 두 검침정보 간의 차이값을 산출한다(S240).
산출한 차이값이 설정 범위를 초과하면(S250; 예), 검침정보 분석 장치(100)는 해당 검침정보를 비정상으로 판단하여 의심 정보로 분류한다(S260).
검침정보 확인 단계에서 누락 정보 또는 의심 정보가 발생하면(S300; 예), 검침정보 분석 장치(100)는 누락 정보에 대한 추정, 의심 정보에 대한 확인 및 보정을 수행한다(S400). 이를 첨부된 도 14를 참조하여 설명하면 아래와 같다.
전기에 대한 검침정보만 존재하면(S405; 예), 검침정보 분석 장치(100)는 누락 정보 또는 의심 정보에 해당하는 검침정보의 일별 상관계수를 산출하고(S410), 누락 정보 또는 의심 정보에 해당하는 검침정보의 요일별 상관계수를 산출하고(S415), 누락 정보 또는 의심 정보에 해당하는 검침정보의 월별 상관계수를 산출하고(S420), 누락 정보 또는 의심 정보에 해당하는 검침정보의 계절별 상관계수를 산출한다(S425).
이때, 전기, 수도 및 가스에 대한 검침정보가 존재하면, 검침정보 분석 장치(100)는 누락 정보 또는 의심 정보에 해당하는 검침정보의 전기-수도 상관계수를 산출하고(S430), 누락 정보 또는 의심 정보에 해당하는 검침정보의 전기-가스 상관계수를 산출하고(S435), 누락 정보 또는 의심 정보에 해당하는 검침정보의 수도-가스 상관계수를 산출하고(S440), 누락 정보 또는 의심 정보에 해당하는 검침정보의 전기-수도-가스 상관계수를 산출한다(S445).
이후, 검침정보 분석 장치(100)는 표준도표 및 가중치와 기산출한 상관계수들을 이용하여 검침정보에 대한 추정, 확인 및 보정을 수행한다(S450). 이때, 검침정보 분석 장치(100)는 누락 정보에 해당하는 검침정보에 대해서는 추정을 수행하고, 의심 정보에 해당하는 검침정보에 대해서는 확인 및 보정을 수행한다.
한편, 검침정보의 수집 및 확인 중에 부하 예측 서버(50)로부터 예측요청을 수신하면(S500; 예), 검침정보 분석 장치(100)는 예측요청을 근거로 예측을 수행한다(S600). 이를 첨부된 도 15를 참조하여 설명하면 아래와 같다.
검침정보 분석 장치(100)는 검침 데이터베이스(40)에게로 예측 대상인 검침정보에 대한 과거 검침 이력 정보를 요청한다(S610). 이때, 검침정보 분석 장치(100)는 예측 시간대에 해당하는 과거 검침 이력 정보를 검침 데이터베이스(40)로부터 수신한다.
검침정보 분석 장치(100)는 검침 데이터베이스(40)로부터 수신한 과거 검침 이력 정보를 근거로 예측 시간대의 사전 예측값을 설정한다(S620). 이때, 검침정보 분석 장치(100)는 과거 검침 이력 정보들 중에서 예측 시간대에 해당하는 검침정보들의 평균값을 산출한다. 검침정보 분석 장치(100)는 산출한 평균값을 사전 예측값으로 설정한다.
검침정보 분석 장치(100)는 예측 시간대에 해당하는 과거 이력 상관계수와 사전 예측값을 이용하여 예측값을 산출한다(S630). 이때, 검침정보 분석 장치(100)는 전기, 수도 및 가스에 대해 각각 상술한 단계를 수행하여 예측값을 산출한다.
검침정보 분석 장치(100)는 산출한 예측값을 부하 예측 서버(50)에게로 전송한다(S640).
상술한 바와 같이, 검침정보 분석 장치 및 방법은 누락 또는 의심으로 분류된 검침정보의 과거 검침 이력을 근거로 생성된 상관계수, 표준도표 및 가중치를 근거로 검침정보의 추정, 확인 및 보정, 예측을 수행함으로써, 과거 이력을 이용하는 종래기술에 비해 보정, 추정 및 예측의 정확도를 최대화할 수 있는 효과가 있다.
또한, 검침정보 분석 장치 및 방법은 누락 또는 의심으로 분류된 검침정보의 과거 검침 이력을 근거로 생성된 상관계수, 표준도표 및 가중치를 근거로 검침정보의 추정, 확인 및 보정, 예측을 수행함으로써, 과거 이력을 이용하는 종래기술에 비해 보정, 추정 및 예측의 정확도를 최대화할 수 있는 효과가 있다.
또한, 검침정보 분석 장치 및 방법은 연관성이 높은 검침정보 간의 상관분석을 통해 검침정보의 추정, 확인 및 보정, 예측을 수행함으로써, IT기술을 기반으로 하는 원격검침시스템에서 예측하지 못한 오류나 오동작 등으로 검침정보가 누락되거나 위변조되는 것을 방지할 수 있고, 정확한 수요예측 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 검침정보 분석 장치 및 방법은 연관성이 높은 검침정보 간의 상관분석을 통해 검침정보의 추정, 확인 및 보정, 예측을 수행함으로써, 간단한 시스템 구성이 가능하므로 검침정보의 관리나 운용상의 효율성도 확보할 수 있는 효과가 있다.
또한, 검침정보 분석 장치 및 방법은 통합검침정보 외에도 전력시스템에서 발생되는 데이터들 중 연관성을 가지는 데이터들간 상관분석에도 확장할 수 있기 때문에, 동일 또는 유사한 구조와 방법을 통해 전력시스템의 현황 분석 및 미래 예측에도 활용할 수 있는 효과가 있다.
또한, 검침정보 분석 장치 및 방법은 사이버공격에 따른 검침정보 위변조 사고 발생을 추정할 수 있어 확인된 위변조 검침정보에 대해서는 정상적인 검침정보를 추정할 수 있으며, DoS 공격에 따른 미검침 정보 발생시 추정치를 확보할 수 있어 과금 서비스의 가용성을 보장할 수 있는 효과가 있다.
이상에서 본 발명에 따른 바람직한 실시예에 대해 설명하였으나, 다양한 형태로 변형이 가능하며, 본 기술분야에서 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 특허청구범위를 벗어남이 없이 다양한 변형예 및 수정예를 실시할 수 있을 것으로 이해된다.
10: 전력량계 20: 데이터 전송장치
30: 원격 검침 서버 40: 검침 데이터베이스
50: 부하 예측 서버 60: 수용가
70: 수도 미터 80: 가스 미터
90: 통합 검침 서버
100, 200: 검침정보 분석 장치
110, 210: 검침정보 송수신부
120, 220: 검침정보 확인부
130, 230: 검침정보 예측부
140, 240: 검침정보 상관분석부
141, 241: 상관분석 결과 처리부
143, 243: 상관관계 도출부
145, 245: 표준도표 관리부
147, 247: 과거 이력 관리부
149, 249: 가중치 적용부
151: 일별 상관계수 산출부
153: 요일별 상관계수 산출부
155: 월별 상관계수 산출부
157: 계절별 상관계수 산출부
159: 상관관계 산출부
251: 전기-수도 상관계수 산출부
253: 전기-가스 상관계수 산출부
255: 수도-가스 상관계수 산출부
257: 전기-수도-가스 상관계수 산출부
259: 상관관계 산출부
30: 원격 검침 서버 40: 검침 데이터베이스
50: 부하 예측 서버 60: 수용가
70: 수도 미터 80: 가스 미터
90: 통합 검침 서버
100, 200: 검침정보 분석 장치
110, 210: 검침정보 송수신부
120, 220: 검침정보 확인부
130, 230: 검침정보 예측부
140, 240: 검침정보 상관분석부
141, 241: 상관분석 결과 처리부
143, 243: 상관관계 도출부
145, 245: 표준도표 관리부
147, 247: 과거 이력 관리부
149, 249: 가중치 적용부
151: 일별 상관계수 산출부
153: 요일별 상관계수 산출부
155: 월별 상관계수 산출부
157: 계절별 상관계수 산출부
159: 상관관계 산출부
251: 전기-수도 상관계수 산출부
253: 전기-가스 상관계수 산출부
255: 수도-가스 상관계수 산출부
257: 전기-수도-가스 상관계수 산출부
259: 상관관계 산출부
Claims (20)
- 단위시간별로 복수의 데이터 전송장치들로부터 검침정보들을 수집하는 검침정보 송수신부;
이전 단위시간에 수집한 검침정보들을 근거로 상기 검침정보 송수신부에서 수신한 검침정보들 중에서 누락 정보 및 의심 정보를 분류하는 검침정보 확인부; 및
상기 검침정보 확인부에서 누락 정보 및 의심 정보로 분류된 검침정보의 과거 검침 이력을 근거로 생성된 상관계수, 표준도표 및 가중치를 근거로 상기 누락 정보를 추정하고, 상기 의심 정보를 확인 및 보정하는 검침정보 상관분석부를 포함하고,
상기 검침정보 상관분석부는,
등록된 복수의 수용가들의 전기 소비 패턴을 근거로 상기 복수의 수용가들을 복수의 그룹으로 분류하고, 그룹별 상관계수를 포함하는 표준도표를 생성하는 표준도표 관리부;
상기 표준도표 관리부에서 상기 그룹별 상관계수의 산출을 위한 상관계수 및 이력 정보를 관리하는 과거 이력 관리부;
상기 검침정보 확인부에서 누락 정보 및 의심 정보로 분류된 검침정보의 검침시간을 근거로 가중치를 설정하는 가중치 적용부; 및
상기 검침정보 확인부에서 누락 정보 및 의심 정보로 분류된 검침정보에 대한 상관계수를 산출하고, 상기 표준도표 관리부에서 생성한 표준도표, 상기 가중치 적용부에서 설정된 가중치 및 상기 산출한 상관계수를 근거로 상기 누락 정보로 분류된 검침정보의 추정값을 산출하고, 상기 의심 정보로 분류된 검침정보의 확인 및 보정값을 산출하는 상관관계 도출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 검침정보 확인부는,
상기 검침정보 송수신부로부터 수신한 검침정보와 이전 단위시간에 수집된 검침정보의 차이값을 산출하고, 상기 차이값이 설정 범위를 벗어나면 비정상으로 판단하여 상기 수신한 검침정보를 의심 정보로 분류하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 장치. - 삭제
- 청구항 1에 있어서,
상기 표준도표 관리부는,
피어슨 모델에 따라 등록된 복수의 수용가들의 전기 소비 패턴을 분석하여 유사도를 분석하고, 상기 분석한 유사도를 근거로 상기 복수의 수용가들을 복수의 그룹으로 분류하고, 그룹에 속한 수용가들의 검침정보를 근거로 그룹별로 상관계수를 도출하여 표준도표를 생성하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 가중치 적용부는,
검침정보의 검침시간이 현재와 가까울수록 더 큰 가중치를 설정하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 상관관계 도출부는,
전기 검침정보만 존재하면, 일별 상관계수, 요일별 상관계수, 월별 상관계수 및 계절별 상관계수를 포함하는 상관계수를 산출하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 상관관계 도출부는,
전기, 수도 및 가스에 대한 검침정보가 존재하면, 전기-수도 상관계수, 전기-가스 상관계수, 수도-가스 상관계수 및 전기-수도-가스 상관계수를 포함하는 상관계수를 산출하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 장치. - 청구항 1에 있어서,
상기 검침정보 송수신부를 통해 부하 예측 서버로부터 예측요청을 수신하고, 상기 예측요청으로부터 예측 대상 검침정보 및 예측 시점을 검출하고, 상기 검침정보 상관분석부에게로 상기 예측 시점에서 상기 예측 대상 검침정보에 대한 예측값 산출을 요청하는 검침정보 예측부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 장치. - 청구항 8에 있어서,
상기 검침정보 상관분석부는,
상기 검침정보 예측부에서 검출한 예측 시점과 동일한 시간대의 과거 검침 이력들을 검출하고, 상기 과거 검침 이력들의 평균값을 사전 예측값으로 설정하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 장치. - 청구항 9에 있어서,
상기 검침정보 상관분석부는,
상기 예측 시점과 동일한 시간대의 과거 검침 이력들을 근거로 산출한 수도의 사전 예측값 및 가스의 사전 예측값, 과거 이력 상관계수 및 과거 검침 이력들을 근거로 전기에 대한 검침정보의 예측값을 산출하고,
상기 예측 시점과 동일한 시간대의 과거 검침 이력들을 근거로 산출한 전기의 사전 예측값 및 가스의 사전 예측값, 과거 이력 상관계수 및 과거 검침 이력들을 근거로 수도에 대한 검침정보의 예측값을 산출하고,
상기 예측 시점과 동일한 시간대의 과거 검침 이력들을 근거로 산출한 전기의 사전 예측값 및 수도의 사전 예측값, 과거 이력 상관계수 및 과거 검침 이력들 근거로 가스에 대한 검침정보의 예측값을 산출하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 장치. - 검침정보 분석 장치에 의해, 단위시간별로 복수의 데이터 전송장치들로부터 검침정보들을 수집하는 단계;
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 이전 단위시간에 수집한 검침정보들을 근거로 상기 수집하는 단계에서 수신한 검침정보들 중에서 누락 정보 및 의심 정보를 분류하는 단계; 및
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 누락 정보 및 의심 정보를 분류하는 단계에서 누락 정보 및 의심 정보로 분류된 검침정보의 과거 검침 이력을 근거로 생성된 상관계수, 표준도표 및 가중치를 근거로 상기 누락 정보를 추정하는 단계를 포함하고,
상기 누락 정보를 추정하는 단계는,
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 등록된 복수의 수용가들의 전기 소비 패턴을 근거로 상기 복수의 수용가들을 복수의 그룹으로 분류하는 단계;
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 복수의 그룹으로 분류하는 단계에서 분류된 복수의 그룹 각각의 그룹별 상관계수를 포함하는 표준도표를 생성하는 단계;
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 누락 정보 및 의심 정보로 분류된 검침정보의 검침 시간을 근거로 가중치를 설정하는 단계;
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 누락 정보 및 의심 정보를 분류하는 단계에서 누락 정보 및 의심 정보로 분류된 검침정보에 대한 상관계수를 산출하는 단계;
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 생성한 표준도표, 상기 설정된 가중치 및 상기 산출한 상관계수를 근거로 상기 누락 정보로 분류된 검침정보의 추정값을 산출하는 단계; 및
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 의심 정보로 분류된 검침정보의 확인 및 보정값을 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 방법. - 청구항 11에 있어서,
상기 누락 정보 및 의심 정보를 분류하는 단계는,
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 수신한 검침정보와 이전 단위시간에 수집된 검침정보의 차이값을 산출하는 단계; 및
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 산출하는 단계에서 산출한 차이값이 설정 범위를 벗어나면 비정상으로 판단하여 상기 수신한 검침정보를 의심 정보로 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 방법. - 삭제
- 청구항 11에 있어서,
상기 표준도표를 생성하는 단계에서는,
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 피어슨 모델에 따라 등록된 복수의 수용가들의 전기 소비 패턴을 분석하는 단계;
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 전기 소비 패턴을 분석하는 단계에서 분석한 전기 소비 패턴을 근거로 상기 복수의 수용가들의 유사도를 분석하는 단계;
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 분석한 유사도를 근거로 상기 복수의 수용가들을 복수의 그룹으로 분류하는 단계; 및
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 복수의 그룹으로 분류하는 단계에서 분류된 그룹에 속한 수용가들의 검침정보를 근거로 그룹별로 상관계수를 도출하여 표준도표를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 방법. - 청구항 11에 있어서,
상기 가중치를 설정하는 단계에서는,
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 검침정보의 검침시간이 현재와 가까울수록 더 큰 가중치를 설정하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 방법. - 청구항 11에 있어서,
상기 상관계수를 산출하는 단계에서는,
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 전기 검침정보만 존재하면, 일별 상관계수, 요일별 상관계수, 월별 상관계수 및 계절별 상관계수를 포함하는 상관계수를 산출하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 방법. - 청구항 11에 있어서,
상기 상관계수를 산출하는 단계에서는,
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 전기, 수도 및 가스에 대한 검침정보가 존재하면, 전기-수도 상관계수, 전기-가스 상관계수, 수도-가스 상관계수 및 전기-수도-가스 상관계수를 포함하는 상관계수를 산출하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 방법. - 청구항 11에 있어서,
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 부하 예측 서버로부터 예측요청을 수신하는 단계;
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 수신한 예측요청으로부터 예측 대상 검침정보 및 예측 시점을 검출하는 단계; 및
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 검출한 예측 시점에서 상기 예측 대상 검침정보에 대한 예측값을 산출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 방법. - 청구항 18에 있어서,
상기 예측값을 산출하는 단계는,
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 검출한 예측 시점과 동일한 시간대의 과거 검침 이력들을 검출하는 단계; 및
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 검출한 과거 검침 이력들의 평균값을 사전 예측값으로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 방법. - 청구항 19에 있어서,
상기 예측값을 산출하는 단계에서는,
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 예측 시점과 동일한 시간대의 과거 검침 이력들을 근거로 산출한 수도의 사전 예측값 및 가스의 사전 예측값, 과거 이력 상관계수 및 과거 검침 이력들을 근거로 전기에 대한 검침정보의 예측값을 산출하고,
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 예측 시점과 동일한 시간대의 과거 검침 이력들을 근거로 산출한 전기의 사전 예측값 및 가스의 사전 예측값, 과거 이력 상관계수 및 과거 검침 이력들을 근거로 수도에 대한 검침정보의 예측값을 산출하고,
상기 검침정보 분석 장치에 의해, 상기 예측 시점과 동일한 시간대의 과거 검침 이력들을 근거로 산출한 전기의 사전 예측값 및 수도의 사전 예측값, 과거 이력 상관계수 및 과거 검침 이력들 근거로 가스에 대한 검침정보의 예측값을 산출하는 것을 특징으로 하는 검침정보 분석 방법.
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|---|---|---|---|
| KR1020140095924A KR101570144B1 (ko) | 2014-07-28 | 2014-07-28 | 검침정보 분석 장치 및 방법 |
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| KR1020140095924A KR101570144B1 (ko) | 2014-07-28 | 2014-07-28 | 검침정보 분석 장치 및 방법 |
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|---|---|
| KR101570144B1 true KR101570144B1 (ko) | 2015-11-18 |
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| KR (1) | KR101570144B1 (ko) |
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