KR101970186B1 - 전력 사용 데이터 수집 시스템 및 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명에 따른 전력 사용량 데이터 수집 시스템은, 적어도 하나의 부하기기와 연결되는 전력 인입점에 설치되고, 상기 부하 기기의 전력 사용정보를 측정하는 전력 측정 장치; 상기 부하기기의 동작을 유도하는 동작 가이드를 전송하는 상기 전력 사용 정보를 분석하는 전력 사용량 분석 서버; 상기 적어도 하나의 부하기기와 연동되며 상기 동작 가이드를 표시하는 사용자 단말; 및 기준 데이터들을 저장하는 데이터 베이스를 포함하며, 상기 전력 사용량 분석 서버는 상기 동작 가이드에 표시된 동작이 실행되면 상기 동작 가이드에 표시된 동작에 연관된 전력 변화 이벤트를 검출하여 이벤트 데이터 세트를 생성하고, 상기 이벤트 데이터 세트를 상기 기준 데이터와 비교하여 상기 이벤트 데이터 세트가 신규한 경우에 상기 데이터 베이스에 신규 기준 데이터로서 등록할 수 있다.
Description
본 발명은 전력 관리 방안에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 전력 관리 서버에 부하기기를 등록함으로써 등록된 부하기기에 의한 전력 사용을 관리할 수 있는 시스템, 이동 단말기 및 이것의 전력 관리 방법에 관한 것이다.
전력 관리를 위해 개별 부하기기 전력 사용 정보를 획득하는 종래의 기술은 하드웨어적 접근과 소프트웨어적 접근 등 다양한 방법으로 발전되어 왔다.
하드웨어적 접근 방법은 다수의 개별 에너지 측정장치를 설치하거나 분전반 내 다수의 센서를 사용하여 개별 부하기기의 에너지 사용 정보를 추출하기 때문에 설치 공간의 제약 및 설비 투자가 증대되는 문제가 있다.
이를 해결하기 위해 전력 인입점에서의 측정장치와 서버와의 협력을 통해 효율적으로 개별 부하 기기의 에너지 사용 정보를 추출하는 소프트웨어적 접근 방법이 고안되었다. 즉, 단일 측정장치가 전류, 전압, 전력 등의 다양한 데이터를 수집하고, 서버가 관련 데이터를 해석 및 수집하는 방식으로 총 에너지 사용 정보로부터 개별 부하기기의 에너지 사용 정보를 추출하고자 하였다. 이러한 접근 방식의 전력 사용 정보 계산법을 NILM(Non-Intrusive Load Monitering)이라 한다.
그러나, 부하기기가 제품별로 매우 다양한 특징을 갖기 때문에 (예를 들어, 특정 제조사의 냉장고도 출시 연도, 정수기 유무에 따라 에너지 사용 특징이 다름) NILM을 사용하기 위해서는 다양한 개별 부하기기의 에너지 사용 데이터를 지속적으로 획득해야 할 필요가 있다.
상술한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 별도의 추가 장치 없이 전력 인입점에 설치된 전력 측정 장치를 이용한 전력 데이터 수집 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.
또한, 사용자 단말에 설치된 전력 관리 애플리케이션을 이용하여 부하기기를 손쉽게 전력 관리 서버에 등록하는 것을 목적으로 한다.
또한, 전력 관리 서버에 부하기기 등록 시 전력 소비 패턴 및 기기 정보를 등록하게 하여 부하기기별 전력 사용을 더욱 정확하게 파악하는 것을 목적으로 한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위하여, 본 발명에 따른 전력 사용량 데이터 수집 시스템은, 적어도 하나의 부하기기와 연결되는 전력 인입점에 설치되고, 상기 부하 기기의 전력 사용정보를 측정하는 전력 측정 장치; 상기 부하기기의 동작을 유도하는 동작 가이드를 전송하는 상기 전력 사용 정보를 분석하는 전력 사용량 분석 서버; 상기 적어도 하나의 부하기기와 연동되며 상기 동작 가이드를 표시하는 사용자 단말; 및 기준 데이터들을 저장하는 데이터 베이스를 포함하며, 상기 전력 사용량 분석 서버는 상기 동작 가이드에 표시된 동작이 실행되면 상기 동작 가이드에 표시된 동작에 연관된 전력 변화 이벤트를 검출하여 이벤트 데이터 세트를 생성하고, 상기 이벤트 데이터 세트를 상기 기준 데이터와 비교하여 상기 이벤트 데이터 세트가 신규한 경우에 상기 데이터 베이스에 신규 기준 데이터로서 등록할 수 있다.
이 경우, 상기 전력 사용량 분석 서버는, 이벤트 검출부, 데이터 비교부, 부하기기별 재조합부 및 사용자 인터페이스를 포함할 수 있다.
또한, 상기 데이터 비교부는 이벤트 전력 비교부를 포함하며, 상기 이벤트 전력 비교부는 상기 이벤트 데이터 세트와 상기 기준 데이터의 시각적 데이터 비교, 교차 상관관계 및 평균 제곱근 오차 중 적어도 어느 하나에 기초하여 상기 이벤트 데이터 세트가 상기 기준 데이터 대비 신규한지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 상기 이벤트 검출부는 상기 전력 측정 장치로부터 수신한 전력 사용정보 중 특정 시간 구간을 포함하는 분석 윈도우를 이동시키면서 상기 분석 윈도우 내의 전력량의 변화에 기초하여 상기 전력 변화 이벤트의 시점 및 종점을 산출하고, 상기 이벤트 데이터 세트가 상기 시점부터 상기 종점까지의 전력 사용정보를 포함하도록 상기 이벤트 데이터 세트를 생성할 수 있다.
또한, 상기 동작 가이드는 상기 부하기기 중 어느 하나의 온(On) 또는 오프(Off) 동작을 포함할 수 있다.
또한, 상기 사용자 단말은, 전력 관리 애플리케이션을 포함할 수 있다.
또한, 상기 전력 사용량 분석 서버는, 상기 부하기기의 등록에 대하여 소정의 보상을 부여할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 전력 사용량 정보 수집 방법은, 사용자 단말에서, 전압 인입점에 연결된 부하기기의 신규 등록을 요청하는 단계; 전압 인입점에 연결된 부하기기의 신규 등록 요청에 기초하여 상기 부하기기와 연동되는 상기 사용자 단말에 상기 부하기기에 대한 동작 가이드를 전송하는 단계; 상기 부하기기에 연결된 전력 측정 장치로부터 전력 사용 정보를 전송받는 단계; 상기 전력 사용 정보로부터 전력 변화 이벤트를 검출하는 단계; 상기 전력 변화 이벤트의 전력 데이터에 대응하는 이벤트 데이터 세트를 데이터 베이스에 저장된 기준 데이터와 비교하는 단계; 및 상기 비교 결과에 기초하여 상기 이벤트 데이터 세트가 신규하면 신규 기준 데이터로서 상기 데이터 베이스에 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 이벤트 데이터 세트와 상기 기준 데이터를 비교하는 단계는 상기 이벤트 데이터 세트와 상기 기준 데이터의 시각적 데이터 비교, 교차 상관관계 및 평균 제곱근 오차 중 적어도 어느 하나에 기초하여 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 전력 변화 이벤트를 검출하는 단계는 상기 전력 측정 장치로부터 수신한 전력 사용정보 중 특정 시간 구간을 포함하는 분석 윈도우를 이동시키면서 상기 분석 윈도우 내의 전력량의 변화에 기초하여 상기 전력 변화 이벤트의 시점 및 종점을 산출하는 단계; 및, 상기 이벤트 데이터 세트가 상기 시점부터 상기 종점까지의 전력 사용정보를 포함하도록 상기 이벤트 데이터 세트를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 상기 동작 가이드는 상기 부하기기 중 어느 하나의 온(On) 또는 오프(Off) 동작을 포함할 수 있다.
또한, 상기 사용자 단말은, 전력 관리 애플리케이션을 포함할 수 있다.
또한, 상기 이벤트 데이터 세트가 신규하여 상기 데이터 베이스에 저장되면, 소정의 보상을 부여하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명은 별도 장치의 부가 없이 전력 계측 장치로부터 개별 부하기기 관련 데이터를, 사용자로부터 해당 부하기기의 모델명, 동작 모드 등의 특성 정보를 획득함으로써 개별 부하기기에 대한 전력 사용정보 추출 성능의 향상을 도모할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 전력 데이터 수집 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 사용량 분석 서버의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 데이터 수집 절차를 나타내는 도면이다.
도 4 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 데이터 수집 어플리케이션의 화면을 나타낸다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 데이터 분석을 설명하기 위한 도면이다.
도 9 및 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 데이터 분석을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 사용량 분석 서버의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 데이터 수집 절차를 나타내는 도면이다.
도 4 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 데이터 수집 어플리케이션의 화면을 나타낸다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 데이터 분석을 설명하기 위한 도면이다.
도 9 및 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 데이터 분석을 설명하기 위한 도면이다.
이하의 내용은 단지 발명의 원리를 예시한다. 그러므로 당업자는 비록 본 명세서에 명확히 설명되거나 도시되지 않았지만 발명의 원리를 구현하고 발명의 개념과 범위에 포함된 다양한 장치를 발명할 수 있는 것이다. 또한, 본 명세서에 열거된 모든 조건부 용어 및 실시예들은 원칙적으로, 발명의 개념이 이해되도록 하기 위한 목적으로만 명백히 의도되고, 이와 같이 특별히 열거된 실시예들 및 상태들에 제한적이지 않는 것으로 이해되어야 한다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다.
또한, 발명을 설명함에 있어서 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하에는 첨부한 도면을 참조하여 설명한다.
이하에서는, 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 전력 데이터 수집 시스템을 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 전력 데이터 수집 시스템은 전력 사용량 측정 장치(100), 전력 사용량 분석 서버(200), 사용자 단말(300) 및 데이터 베이스(500)을 포함한다. 여기서 사용자 단말(300)은 애플리케이션 프로그램을 포함하는 클라이언트로서, 소프트웨어 또는 하드웨어로 구현이 가능하다. 즉, 사용자 단말(300)은 상술한 전력 사용량 분석 서버(200)에 접속하는 클라이언트로 기능하는 휴대폰, 태블릿, PC 등의 사용자 기기에 설치되는 애플리케이션 프로그램일 수 있다.
전력 사용량 측정 장치(100)는 전력 인입점에서 전압/전류 센서를 이용하여 전력 인입점을 통하여 소비되는 전력량을 측정하는 장치이다. 이 경우, 전력 인입점이란 예를 들어 각 가정 또는 건물의 배전반 또는 분전반 또는 멀티탭과 같이 복수의 부하기기들에 대하여 전력이 인입되는 지점(node)이다. 따라서, 전력 사용량 측정 장치(100)에서 측정되는 전력량은 전력 인입점에 연결된 복수의 부하기기에서 사용되는 전력량의 합이 된다.
보다 상세하게, 전력 사용량 측정 장치(100)는 전압/전류 센서를 이용하여 전력 인입점을 통해 소비되는 전압 및 전류를 측정하고, 이를 이용하여 전압, 전류, 유/무효 전력 등의 각종 전력 정보(200)를 전력 사용량 분석 서버에 전송할 수 있다. 이 때, 전력 사용량 측정 장치(100)는 수 KHz~MHz의 샘플링 레이트로 전력량을 측정한 후, 전력 사용량 분석 서버(200)에서 요구하는 샘플링 레이트로 예컨대, 5Hz~100Hz 정도의 정보로 저장하여 전송할 수 있다. 왜냐하면, 전송시 너무 높은 데이터 레이트로 전송하면 네트워크에 부하가 크게 걸릴 수 있고, 너무 낮은 레이트로 전송하면 NILM을 통한 분석시 가전 기기를 구분하는 것에 불리할 수 있다. 따라서, 바람직하게는 5Hz~100Hz 정도의 정보로 전송하는 것이 바람직하다. 예컨대, 전력 사용량 측정 장치(100)는 10 Khz로 샘플링한 전력 데이터를 설정에 따라 예를 들어, 10 Hz 데이터로 가공하여 전달할 수 있다.
전력 사용량 분석 서버(200)는 네트워크(400)을 통하여 전달받은 데이터를 분석 및 가공하고, 전력 분석 데이터를 해당 전력 사용량 측정 장치(100)와 연동되는 사용자 단말(300)에 전송할 수 있다. 또한, 분석된 데이터를 데이터 베이스(500)에 저장하고, 향후 전력 데이터 분석시 기준 데이터로 활용할 수 있다.
도 2를 참조하면, 전력 사용량 분석 서버(200)는 이벤트 검출부(210), 전력량 연산부(220), 데이터 비교부(230) 및 사용자 인터페이스(240)을 포함할 수 있으며, 데이터 베이스(400)와 연동되어 개별 전력 사용 패턴 데이터를 저장할 수 있다.
먼저, 전력 사용량 분석 서버(200)의 이벤트 검출부(210)는 실시간으로 수신하는 전력 데이터에서 전력 변화 이벤트를 검출할 수 있다. 이러한 전력량의 변화는 예컨대, 부하기기(예컨대, TV, 냉장고 등)의 온/오프(on/off), 특정 부품(예컨대, 냉장고의 성애 제거기, 에어컨 실외기), 특정 모드(예컨대, 밥솥의 보온 모드)의 동작으로 인한 것이다.
데이터 비교부(220)는 전력 데이터를 검출된 이벤트에 기초하여 종래 데이터 베이스에 저장된 전력 사용 데이터(기준 데이터)와 비교하여 어떤 기기에서 전력이 사용되고 있는지를 구분하여 레이블링 할 수 있다.
이 경우, 데이터 비교부(220)는 이벤트 전력 비교부(222)와 이벤트 패턴 비교부(224)를 포함할 수 있다.
이벤트 전력 비교부(222)는 이벤트 검출부(210)에서 검출한 전력 변화 이벤트가 어떤 기기에서 발생했는지 찾는 것이다. 예컨대, 이벤트 전력 비교부(222)는 유/무효 전력량의 변화량(Δp, Δq) 등에 기초하여 이벤트가 발생한 부하기기를 찾을 수 있다. 이벤트 전력 비교부(222)는 이벤트 검출부(210)에서 검출한 이벤트에 어떤 기기에서 발생한 이벤트인지에 대한 메타 데이터를 부가할 수 있다. 이벤트 전력 비교부(222)의 기능에 대해서는 상세히 후술하기로 한다.
이벤트 패턴 비교부(224)는 기기별로, 시간에 따라 발생된 패턴 데이터를 저장하고 이를 비교할 수 있다. 예컨대, 밥솥의 경우, 밥을 짓기 위하여 최초 물이 끓을 때까지 가열하는 시간 구간이 있고, 물이 끓은 후에 쌀이 익을 때까지 온도를 유지하기 위하여 짧은 주기마다 가열하는 구간이 있고, 밥이 완성된 후, 보온을 위하여 주기적으로 열을 가하는 구간이 있을 수 있다. 이와 같이, 부하기기별로 부하기기 특유의 동작에 대응하는 시간에 따른 전력 사용 패턴(예컨대, 특정 부품이 온/오프 되는 시간 등)이 있으며, 이벤트 패턴 비교부(224)는 이러한 패턴 데이터를 하기 설명된 부하기기별로 재조합된 데이터와 비교하여 부하 기기별 전력 사용을 구별해 낼 수 있다.
이벤트 패턴 비교부(24)는 이벤트 검출부(210) 및 이벤트 전력 비교부(222)가 어떤 기기에서 발생한 이벤트인지 찾지 못하는 경우에는, 데이터 베이스(400)에 저장된 개별 부하기기의 이벤트 패턴 데이터(기준 데이터)에 기초하여 총 전력량에서 개별 부하기기의 전력 사용을 구별할 수 있다. 한편, 이벤트 패턴 비교부(24)는 기계학습에 의해 개별 부하기기의 이벤트 패턴 데이터를 업데이트하여 저장할 수 있다.
부하 기기별 재조합부(230)는 이벤트 전력 비교부(222)에서 추가한 메타 데이터에 기초하여 시간축에서 부하 기기별로 전력 사용량을 재조합하여 부하 기기별 전력 사용량을 산출할 수 있다.
예컨대, A 시점에서 발생한 TV를 켜는 동작 및 B 시점에서 발생한 TV를 끄는 동작을 이벤트 검출부(210) 및 이벤트 전력 비교부(222)를 통하여 발견했을 경우에는, 부하 기기별 재조합부(230)는 시간 축에서 TV의 켜는 동작과 TV의 끄는 동작에 의한 전력 변화량을 시간축에서 재조합하고, TV의 특정 시간 중 전력량을 산출할 수 있다.
한편, 사용자 인터페이스(240)는 전력 사용량 분석 서버(200)에서 제공하는 데이터, 연산된 전력량 등을 사용자 단말(300)에 전송할 수 있다. 이 경우, 사용자 인터페이스(240)는 전력 사용량 분석 결과를 모바일 웹 페이지를 통하여 사용자 단말에 제공할 수 있으며, 또는 모바일 기기에서 동작하는 애플리케이션 프로그램(이하 “앱” 이라 한다)을 통하여 사용자 단말에 제공할 수도 있다.
따라서, 본 발명에 따른 전력 사용량 분석 서버(200)는 상술한 동작들을 통하여 전압 인입점에서 센싱한 총 전력량에 기초하여 전력 인입점에 연결된 각 개별 부하기기들의 전력 사용량을 구별하여 산출할 수 있다. 또한 산출된 각 개별 부하기기들의 전력 사용량을 사용자 단말에 전송하여 사용자의 편익을 제공할 수 있다.
다만, 상술한 전력 사용량 분석에서 중요한 점은, 개별 부하기기의 이벤트 전력 비교 분석에 기초가 되는 데이터, 예를 들어, 개별 부하기기의 온/오프 데이터 또는 개별 부하 기기의 특정 동작에 따른 전력량 변화 데이터이다. 이러한 데이터를 획득하기 위하여 종래에는 개별 부하기기별로 에너지 측정 장치를 별도로 달아서 전력값을 측정한 후 서버로 데이터를 전송했으나, 본 발명에 따르면 이러한 하드웨어 추가 없이 앱을 통한 간단한 개별 부하기기의 등록을 통하여 NILM 분석을 위한 기초 데이터를 용이하게 획득할 수 있다.
이하에서는 도 3 내지 도 6을 참조하여 본 발명에 따른 전력 데이터 수집 방법, 특히, 사용자 단말(300) 및 전력 계측 장치(100)을 통하여 전력 사용량 분석 서버에 부하기기를 등록하는 방법에 대하여 상세히 설명한다.
도 3에 따르면, 최초, 본 발명에 따른 전력 데이터 수집 방법은 사용자 단말(300)에서 전력 관리 어플리케이션을 구동하는 것으로서 시작된다(S302).
최초 전력 관리 어플리케이션이 구동되면, 도 4(a)와 같은 로그인 화면이 나타나며, 사용자는 예를 들어, 아이디와 비밀번호를 입력하고 확인 버튼을 눌러서 서버에 인증을 요청할 수 있다(S304).
이 때 전력 사용량 분석 서버(200)는 사용자를 인증하고(S306), 인증 신호가 사용자 단말에 전송된다(S308). 사용자 인증 후에는 도 4(b)와 같은 초기 화면이 표시되며, 예를 들어, 실시간 전력 사용량이나 실시간 전기료 등의 사용자가 필요로 하는 정보가 초기화면에 표시된다.
한편, 도 4(b)의 하단 화면과 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 애플리케이션 프로그램은 신규 기기를 등록하기 위한 아이콘(410)을 표시할 수 있다. 사용자가 신규 기기 등록 아이콘(410)을 누르게 되면, 사용자 단말(300)은 전력 사용량 분석 서버(200)에 신규 기기 등록을 요청할 수 있다(S312)
단, 본 실시예에서는 신규 기기 등록 버튼을 유저 인터페이스에 표시하고 사용자가 신규 기기 등록 요청을 보내는 것으로 설명하고 있지만, 앱이 사용자 단말에서 실행되고 있는 동안에 신규 이벤트를 전력 사용량 분석 서버(200)가 검출하면 전력 사용량 분석 서버(200)가 신규 기기의 등록을 사용자에게 요청하고, 사용자의 확인을 받아 부하기기 등록 절차를 진행하는 것도 가능하다.
한편, 전력 사용량 분석 서버(200)는 사용자 단말(300)로부터 신규 기기 등록 요청을 받으면, 사용자 단말에 정보 입력을 요청할 수 있다(S314) 이 경우, 사용자 단말(300)은 도 5(a)와 같은 정보 입력 요청 화면을 표시할 수 있다.
이 때, 사용자는 입력창(510)에 전력 사용량 분석 서버(200)에서 요구하는 항목을 입력할 수 있으며, 선택 버튼(520)을 통해 객관식으로 표시한 복수의 기기들의 리스트 중 등록하고자 하는 기기를 선택하여 입력할 수도 있다.
입력된 후, 전력 사용량 분석 서버(200)는 등록할 기기의 동작을 유도하는 동작 가이드를 사용자 단말에 표시할 수 있다. 예컨대, 도 5(b), 도 6(a)와 같이 사용자 단말을 통해 등록할 기기의 온/오프를 해달라는 요청을 사용자 화면을 통하여 표시하거나, 또는 예컨대, 밥솥의 취사 버튼 선택 등 특정 모드의 진입을 유도하는 가이드를 사용자 화면에 표시할 수 있다.
이 경우, 전력 사용량 분석 서버(200)는 미리 정해진 시간 동안 연동된 전력 측정 장치(100)를 통한 데이터에서 전력 변화 이벤트가 검출되지 않으면, 에러 메시지를 사용자 단말(300)에 전송할 수 있다.
한편, 미리 정해진 시간 동안에 연동된 전력 측정 장치(100)으로부터 수신한 데이터에서 전력 변화 이벤트가 발생하는 경우에, 전력 사용량 분석 서버(200)는 전력 데이터를 비교 분석한다(S324). 보다 상세하게는, 전력 사용량 분석 서버(200)는 사용자가 등록하고자 하는 장치가 데이터 베이스(500)에 저장된 이벤트 데이터(기준 데이터)와 동일한 전력 변화 이벤트를 생성하는지, 기준 데이터들과 비교 분석을 한다. 그리고, 도 6(b)에서와 같이 비교 결과를 사용자 단말(300)에 전송하여 화면에 표시하고(S326) 사용자의 확인을 요청한다.
이 경우, 전력 사용량 분석 서버(200)는 기존 저장된 기준 데이터에 기초하여 사용자 입력 부분보다 더 상세한 정보, 예컨대, 상세 모델명 등을 표시하거나, 비교 결과에 따라 사용자 입력이 잘못된 부분을 수정하여 표시할 수 있다.
한편, 사용자는 사용자 단말(300)에 표시된 데이터를 확인하고 확인 버튼을 눌러 전력 사용량 분석 서버(200)에 확인 의사를 알린다. 그리고, 해당 데이터는 데이터 베이스(400)에 등록되게 된다.
비교 결과, 새롭게 등록하고자 하는 기기가 기존 데이터 베이스에 없는 경우에는 사용자 입력 정보를 데이터 베이스(400)에 신규로 등록하게 된다. 이 경우, 전력 사용량 분석 서버(200)는 사용자 단말(300)을 통해 입력한 데이터 보다 더 상세한 추가 데이터를 사용자에 요청할 수도 있다.
이러한 사용자의 기기 등록 절차를 통하여 전력 사용량 분석 서버(200)는 보다 정확한 분석에 필요한 기초 데이터를 수집할 수 있다.
한편, 이러한 신규 기기 등록 절차를 진행하는 경우, 전력 사용량 분석 서버(200)는 이에 대한 보상을 사용자에게 지급할 수도 있다. 예컨대, 전력 사용량 분석 서버(200)는 사이버 머니 또는 포인트 등, 다양한 방법의 보상을 지급할 수 있다.
이하에서는 도 7 내지 도 10을 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 이벤트 검출 및 비교 방법에 대하여 상세히 설명한다.
상술한 바와 같이, 신규 기기를 전력 사용량 분석 서버(200)에 등록하기 위해서, 전력 사용량 분석 서버(200)는 전력 측정 장치(100)에서 일정 기간 동안(440)에 측정된 전력량 데이터에서 분석 윈도우(710)을 이동(730)시키면서 전력량 데이터의 상승 변화(715) 또는 하강 변화(717)가 있는지 여부를 검출한다.
보다 상세하게, 전력 사용량 분석 서버(200)의 이벤트 검출부(210)는 분석 윈도우(710) 내의 최대값 및 최소값을 검출하고, 일정 오차 이상 큰 경우에 이벤트가 발생했음을 표시할 수 있다. 단, 분석 윈도우(710)는 이벤트가 중지되는 시점까지 계속 이동하면서 이벤트의 시점과 종점을 확인할 수 있다. 그리고, 이벤트 검출부(210)는 이벤트의 시점과 종점 사이의 전력 사용 데이터를 포함하는 이벤트 데이터 세트(770)를 이벤트 전력 비교부(222)로 전송한다.
이벤트 전력 비교부(222)는 데이터 베이스(400) 내의 이벤트 데이터(810, 820, 830)들과 전송받은 이벤트 데이터 세트(770)를 비교하여 어떤 기기에서 발생된 데이터인지를 확인한다.
이 경우, 데이터의 유사성 판단은 시각적 형태 비교, 교차 상관 계수의 비교 및/또는 평균 제곱근 오차 등의 알고리즘을 사용할 수 있다.
예를 들어, 전송받은 이벤트 데이터 세트(770)는 딥러닝(deep-runnig) 방식의 기계 학습을 수행하는 인공지능에 의하여 데이터 베이스의 개별 부하기기의 이벤트 들과 시각적으로 비교될 수 있다. 상술한 이벤트 데이터 세트(770) 및 데이터 베이스(400)에 저장된 개별 부하기기의 이벤트 데이터를 이미지로 인식하여 시각적 형태(예컨대, 오버슈트의 로브의 형태 등)를 비교하여 동일한 부하기기에서 발생한 이벤트인지를 비교 확인할 수 있다. (도 9 참조)
전력 변화 이벤트는 다음과 같은 과정으로 비교할 수 있다.
1) 먼저, 데이터베이스(400)에 저장된 개별 부하기기의 데이터에 대해서 x축을 시간으로 하고, y축을 유효전력으로 하는 그래프(P)를 그리고, 이를 그림으로 저장한다.
2) 그리고, 그림(P)을 개별 기기 명칭 (X)로 라벨링한다.
3) 딥 러닝을 활용하여 자동 이미지 분류기(예,CNN 기반 분류기)를 생성한다. 이 경우, 입력은 상기 그림(P)가 되며 출력은 기기 명칭 X가 된다.
4) 전송받은 이벤트 데이터 세트(770)에 대해서 x축을 시간으로 하고, y축을 유효전력으로 하는 그래프(P')를 그리고 이를 3)에서 생성한 이미지 분류기에 넣어서 이에 대한 개별 기기 명칭(X')을 얻는다.
5) 4)를 통해서 높은 확률로 이벤트 데이터 세트(770)가 데이터베이스(400)에 존재하는 개별 기기로 분류되면 이벤트 데이터 세트(770)는 데이터베이스(400)에 기록된 개별 부하기기에서 발생한 이벤트로 인식한다.
한편, 무효전력에 대해서도 동일하게 알고리즘을 구성함으로써 두 개의 분류기를 생성할 수 있다. 그리고, 동일 부하 기기로 인식하는 것도 두개의 분류기가 동일한 답을 제시할 때로 제한할 수도 있다.
또는, 전송받은 이벤트 데이터 세트(770)와 데이터 베이스에 저장된 데이터의 교차 상관 계수(cross-correlation)를 구하고, 교차 상관 계수가 미리 정해진 범위 내에 있는 경우에, 두 이벤트 데이터가 동일한 부하기기에서 발생한 이벤트인지를 비교 확인할 수 있다.
또는, 전송받은 이벤트 데이터 세트(770)와 데이터 베이스에 저장된 데이터의 평균제곱근 오차(Root-Mean-Squre Error)를 구하고, 오차가 미리 정해진 범위 내에 있는 경우에, 두 이벤트 데이터가 동일한 부하기기에서 발생한 이벤트인지를 비교 확인할 수 있다.
이러한 교차 상관 계수 및 평균 제곱근 오차의 허용 범위는 데이터 축적에 따라 기계 학습에 의하여 적응적으로 변화될 수 있다.
교차 상관 계수 및 평균 제곱근 오차의 허용 범위는 다음과 같은 방법으로 적응적으로 변화시킨다.(도 10 참조)
1) 데이터베이스(400)에 개별 부하기기의 이벤트 X에 대해서 X와 다른 모든 개별 부하기기 이벤트와의 교차 상관 계수(혹은 평균 제곱근)(P)를 계산한다.
2) 1)에서 교차 상관 계수인 경우 1-abs(P)에 대한 히스토그램을 그린다. 평균 제곱근인 경우 P에 대한 히스토그램을 그린다.
3) 2)를 데이터베이스(400)에서 분류하는 개별 부하기기의 개수(k)의 클러스터로 분해한다.
4) 3)에서 분해된 클러스터 중 중심이 0에 가장 가까운 클러스터의 중심을 c라 한다. 이 경우, c는 예컨대, 클러스터의 중앙값이 된다.
5) 다음번 클러스터의 중심을 c'라 하면, 허용범위를 예컨대, (c+c')/2로 설정한다.
따라서, 본 발명에 따르면, 사용자가 거주하는 가정 또는 건물 내에 있는 개별 부하기기의 전력 변화 이벤트에 대한 메타 데이터를 사용자 단말(300)을 통하여 용이하게 획득할 수 있으므로, NILM을 통한 전력 사용량 분석에 큰 도움이 될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정, 변경 및 치환이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예 및 첨부된 도면들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예 및 첨부된 도면에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구 범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
Claims (15)
- 적어도 하나의 부하기기와 연결되는 전력 인입점에 설치되고, 상기 부하 기기의 전력 사용정보를 측정하는 전력 측정 장치;
상기 부하기기의 동작을 유도하는 동작 가이드를 전송하고 상기 전력 사용 정보를 분석하는 전력 사용량 분석 서버;
상기 적어도 하나의 부하기기와 연동되며 상기 동작 가이드를 표시하는 사용자 단말; 및
기준 데이터들을 저장하는 데이터 베이스를 포함하며,
상기 전력 사용량 분석 서버는 이벤트 검출부 및 이벤트 전력 비교부를 구비하는 데이터 비교부를 포함하고, 상기 이벤트 검출부는 상기 동작 가이드에 표시된 동작이 실행되면 상기 전력 사용 정보의 변화 이벤트를 검출하여 이벤트 데이터 세트를 생성하고, 상기 이벤트 전력 비교부는 상기 이벤트 데이터 세트와 상기 기준 데이터의 교차 상관관계 또는 평균 제곱근 오차의 허용 범위에 기초하여 상기 이벤트 데이터 세트가 신규한 것으로 판단한 경우에 상기 데이터 베이스에 신규 기준 데이터로서 등록하며,
상기 이벤트 전력 비교부는 상기 이벤트 데이터 세트와 상기 기준 데이터의 교차 상관관계 또는 평균 제곱근 오차의 클러스터링에 기초하여 상기 허용 범위를 기계 학습하는,
전력 사용량 정보 수집 시스템. - 제 1 항에 있어서,
상기 전력 사용량 분석 서버는, 부하기기별 재조합부 및 사용자 인터페이스를 더 포함하는,
전력 사용량 정보 수집 시스템. - 삭제
- 제 2 항에 있어서,
상기 이벤트 검출부는 상기 전력 측정 장치로부터 수신한 전력 사용정보 중 특정 시간 구간을 포함하는 분석 윈도우를 이동시키면서 상기 분석 윈도우 내의 전력량의 변화에 기초하여 전력 변화 이벤트의 시점 및 종점을 산출하고, 상기 이벤트 데이터 세트가 상기 시점부터 상기 종점까지의 전력 사용정보를 포함하도록 상기 이벤트 데이터 세트를 생성하는,
전력 사용량 정보 수집 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 동작 가이드는 상기 부하기기 중 어느 하나의 온(On) 또는 오프(Off) 동작을 포함하는
전력 사용량 정보 수집 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 사용자 단말은, 전력 관리 애플리케이션을 포함하는,
전력 사용량 정보 수집 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 전력 사용량 분석 서버는, 상기 부하기기의 등록에 대하여 소정의 보상을 부여하는
전력 사용량 정보 수집 시스템.
- 사용자 단말에서, 전압 인입점에 연결된 부하기기의 신규 등록을 요청하는 단계;
전력 사용량 분석 서버에서 상기 전압 인입점에 연결된 부하기기의 신규 등록 요청에 기초하여 상기 부하기기와 연동되는 상기 사용자 단말에 상기 부하기기에 대한 동작 가이드를 전송하는 단계;
상기 전력 사용량 분석 서버에서 상기 부하기기에 연결된 전력 측정 장치로부터 전력 사용 정보를 전송받는 단계;
상기 전력 사용량 분석 서버의 이벤트 검출부에서 상기 전력 사용 정보로부터 전력 변화 이벤트를 검출하는 단계;
상기 전력 사용량 분석 서버의 이벤트 전력 비교부에서 상기 전력 변화 이벤트의 전력 데이터에 대응하는 이벤트 데이터 세트를 데이터 베이스에 저장된 기준 데이터와 비교하는 단계; 및
상기 비교 결과에 기초하여 상기 이벤트 데이터 세트가 신규하면 신규 기준 데이터로서 상기 데이터 베이스에 저장하는 단계를 포함하며,
상기 비교하는 단계는 상기 이벤트 데이터 세트와 상기 기준 데이터의 교차 상관관계 또는 평균 제곱근 오차의 허용 범위에 기초하여 상기 이벤트 데이터 세트가 신규한 것으로 판단한 경우에 상기 데이터 베이스에 신규 기준 데이터로서 등록하며,
상기 이벤트 전력 비교부는 상기 이벤트 데이터 세트와 상기 기준 데이터의 교차 상관관계 또는 평균 제곱근 오차의 클러스터링에 기초하여 상기 허용 범위를 기계 학습하는,
전력 사용량 정보 수집 방법. - 삭제
- 제 8 항에 있어서,
상기 전력 변화 이벤트를 검출하는 단계는
상기 전력 측정 장치로부터 수신한 전력 사용정보 중 특정 시간 구간을 포함하는 분석 윈도우를 이동시키면서 상기 분석 윈도우 내의 전력량의 변화에 기초하여 상기 전력 변화 이벤트의 시점 및 종점을 산출하는 단계; 및,
상기 이벤트 데이터 세트가 상기 시점부터 상기 종점까지의 전력 사용정보를 포함하도록 상기 이벤트 데이터 세트를 생성하는 단계를 포함하는,
전력 사용량 정보 수집 방법.
- 제 8 항에 있어서,
상기 동작 가이드는 상기 부하기기 중 어느 하나의 온(On) 또는 오프(Off) 동작을 포함하는
전력 사용량 정보 수집 방법.
- 제 8 항에 있어서,
상기 사용자 단말은, 전력 관리 애플리케이션을 포함하는,
전력 사용량 정보 수집 방법.
- 제 8 항에 있어서,
상기 이벤트 데이터 세트가 신규하여 상기 데이터 베이스에 저장되면, 소정의 보상을 부여하는 단계를 더 포함하는,
전력 사용량 정보 수집 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 이벤트 전력 비교부는 상기 이벤트 데이터 세트와 상기 기준 데이터의 교차 상관관계 또는 평균 제곱근 오차에 기초한 히스토그램을 이용하여, 상기 기준 데이터의 교차 상관관계 또는 평균 제곱근 오차를 클러스터링하는,
전력 사용량 정보 수집 시스템. - 제 8 항에 있어서,
상기 이벤트 전력 비교부는 상기 이벤트 데이터 세트와 상기 기준 데이터의 교차 상관관계 또는 평균 제곱근 오차에 기초한 히스토그램을 이용하여, 상기 기준 데이터의 교차 상관관계 또는 평균 제곱근 오차를 클러스터링하는,
전력 사용량 정보 수집 방법.
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