KR102254230B1 - 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 공공 빅데이터를 활용한 전력절감시스템의 전력절감장치는 상기 데이터 서버로부터 제1 환경 데이터 및 제1 전력 데이터를 월별, 계절별, 또는 시간대별로 수집하는 데이터 수집부; 수집된 상기 제1 환경 데이터 및 상기 제1 전력 데이터를 설정된 딥러닝 모델로 분석하여 환경별 최적의 전력 사용량을 예측하고, 예측된 상기 최적의 전력 사용량을 기초로 상기 수배전반의 에너지 사용량의 기준범위를 설정하는 빅데이터 분석부; 및 상기 최적의 전력 사용량 및 상기 기준범위를 기초로 실시간으로 상기 수배전반에서 수집되는 제2 환경 데이터 및 제2 전력 데이터에 대한 분석결과를 제공하는 빅데이터 분석값 제공부;를 포함하여 배전반에서 전달되는 실제 사용되는 전력 사용량과 비교하여 사용자 또는 관리자에게 제공하여 전력을 정확하고, 효율적이며, 스마트하게 절감할 수 있도록 하는 효과가 있다.

Description

공공 빅데이터를 활용한 전력절감 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR SAVING POWER UTILIZING PUBLIC BIG DATA}
본 발명은 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 시스템 및 방법에 관한 것으로써, 더욱 상세하게는 기상청, 환경청 등 공공기관으로부터 월별, 계절별, 시간대별로 각종 데이터를 수집하고 빅데이터 분석을 통해 최적화 에너지 사용량을 생성한 후, 이를 기반으로 에너지 사용량에 따른 기준 범위를 설정함으로써 수배전반에서 실제 사용되는 전력 사용량을 비교하여 사용자 또는 관리자에게 제공하여 전력을 절감할 수 있도록 하는 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 시스템 및 방법에 관한 것이다.
다양한 전력절감방식이 있다. 가장 기본적인 방식으로는 가정, 회사, 또는 공장의 경우 사용자가 단순히 이전 전력 사용 고지서의 전력 사용량과 비교하여 전력 사용이 많다 적다를 판단하고 전력 사용량이 많은 경우 사용자들이 알아서 스스로 전력 사용을 절감하는 방식이다.
상술한 방식은 상당히 아날로그적이고 원시적인 단순 비교방식으로 제대로 된 전력절감이 이루어질 수 없어, 복수의 콘센트와 부하인 전기기기의 플러그 사이에 전력 사용량 측정모듈을 구비시켜 측정한 전력 사용량과 해당 전력 사용량에 따라 환산되는 전기료 정보를 모니터링할 수 있도록 사용자 단말기에 전달해 주어 사용자가 자신의 단말기로 모니터링 하면서 불필요하게 사용되고 있는 전기기로 공급되는 전원을 차단해 주어 전력을 절감하는 방식 등이 있다.
하지만, 이러한 방식도 전력절감이 환경 데이터 등 전력 사용에 종속변수로 작용하는 다양한 정보를 제대로 반영하지 않아 실제 전력 사용량을 제대로 확인할 수 없는 문제점이 있다.
또한, ICT 기술 특히 4차 혁명에 따른 정보기술 기반의 빅데이터, 및 인공지능 기술의 발전으로 좀 더 정확하고, 효율적이며, 스마트한 전력절감 방법 및 시스템이 필요한 실정이다.
대한민국 공개특허공보 제10-2017-0053238호(2017.05.16)
상술한 문제점을 해결하고, 필요를 충족시키기 위해 기상청, 환경청 등 공공기관으로부터 월별, 계절별, 시간대별로 각종 데이터를 수집하고, 수집한 빅데이터를 분석하여 최적화 에너지 사용량을 생성한 후, 이를 기반으로 에너지 사용량에 따른 기준 범위를 설정함으로써 수배전반에서 전달되는 실제 사용되는 전력 사용량과 비교하여 사용자 또는 관리자에게 제공하여 전력을 절감할 수 있도록 하는 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 시스템 및 방법을 제공하는 데 목적이 있다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 공공 빅데이터를 활용한 전력절감시스템은 공공 빅데이터가 저장 관리되는 데이터 서버; 상기 데이터 서버 또는 공공기관 서버로부터 제1 환경 데이터와 제1 전력 데이터를 수집하여 분석한 후, 환경별 최적의 전력 사용량을 예측하고, 에너지 사용량의 기준범위를 설정하는 전력절감장치; IoT 센서를 구비하여 IoT 통신을 통해 상기 전력절감장치에 전력 실사용량 데이터인 제2 환경 데이터와 제2 전력 데이터를 전달하는 수배전반; 및 상기 제2 환경 데이터와 제2 전력 데이터에 대해 상기 전력절감장치가 분석한 결과를 제공받는 관리자 단말기;를 포함하되, 상기 전력절감장치는 상기 데이터 서버로부터 제1 환경 데이터 및 제1 전력 데이터를 월별, 계절별, 또는 시간대별로 수집하는 데이터 수집부; 수집된 상기 제1 환경 데이터 및 상기 제1 전력 데이터를 설정된 딥러닝 모델로 분석하여 환경별 최적의 전력 사용량을 예측하고, 예측된 상기 최적의 전력 사용량을 기초로 상기 수배전반의 에너지 사용량의 기준범위를 설정하는 빅데이터 분석부; 및 상기 최적의 전력 사용량 및 상기 기준범위를 기초로 실시간으로 상기 수배전반에서 수집되는 제2 환경 데이터 및 제2 전력 데이터에 대한 분석결과를 제공하는 빅데이터 분석값 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 시스템 및 방법은 공공기관으로부터 각종 데이터를 수집하고, 수집한 빅데이터를 분석하여 최적화 에너지 사용량을 생성한 후, 이를 기반으로 에너지 사용량에 따른 기준 범위를 설정함으로써 배전반 등에서 전달되는 실제 사용되는 전력 사용량과 비교하여 사용자 또는 관리자에게 제공하여 전력을 정확하고, 효율적이며, 스마트하게 절감할 수 있도록 하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 시스템의 블록도 이다.
도 2는 본 발명에 따른 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 방법의 프로우 차트이다.
도 3은 본 발명에 따른 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 방법의 빅데이터 분석 단계에 대한 플로우 차트이다.
도 4는 본 발명에 따른 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 방법의 전력 상태 데이터 비교 결과 제공 단계에 대한 플로우 차트이다.
도 5는 본 발명에 따른 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 방법의 분석결과 알림 및 조치 단계에 대한 플로우 차트이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가 장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 시스템에 대해 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 시스템의 블록도이다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 시스템은 데이터 서버(100), 전력절감장치(200), 수배전반(300) 및 관리자 단말기(400)를 포함한다.
공공 빅데이터가 저장 관리되는 상기 데이터 서버(100)는 기상청, 환경청, 한국에너지공단 등에서 무료로 제공하는 월별, 계절별, 시간대별 온도, 습도, 강수, 강우, 미세먼지 등에 해당하는 공공(산업) 환경 데이터와 한전 등에서 제공하는 전력 사용량 데이터가 저장관리 된다.
상기 데이터 서버(100)는 기상청, 환경청, 한국에너지 공단, 또는 한전 등에서 제공하는 데이터를 통합적으로 관리하는 서버일 수 있으며, 각 기관의 데이터 서버일 수 있다.
상기 전력절감장치(200)는 데이터 수집부(210), 빅데이터 분석부(220), 및 빅데이터 분석값 제공부(230)를 포함한다.
상기 데이터 수집부(210)는 공공 데이터 수집부(211) 및 센서 데이터 수집부(212)를 포함한다.
상기 공공 데이터 수집부(211)는 유무선 인터넷으로 통신 가능하게 연결된 상기 데이터 서버(100)로부터 통합저장 관리되는 월별, 계절별, 시간대별 온도, 습도, 강수, 강우, 미세먼지 등에 해당하는 공공(산업) 환경 데이터와 전력 사용량 데이터를 수신한다.
이때, 상기 공공 데이터 수집부(211)는 가정의 밀집도, 공장의 밀집도, 또는 회사의 밀집도를 고려하기 위하여 위치 또는 지역정보를 함께 수집하는 것이 바람직하다.
예를 들어, 상기 공공 데이터 수집부(211)는 6, 7, 및 8월 여름철 12시부터 15시간대에 높은 온도로 에어컨 사용량이 집중되는 경우 많은 전력 사용량 데이터를 수신할 수 있고, 6, 7, 8월 높은 습도와 강수량이 많은 경우 적은 전력 사용량 데이터를 수신할 수 있으며, 12,1, 및 2월 겨울철 18시부터 21시간대에는 낮은 온도로 도시가스 난방으로 상대적으로 적은 전력 사용량 데이터를 수신할 수 있다.
상술한 바와 같은 예는 일실시예이며 또 다른 조합으로 다양한 환경 데이터와 전력 사용량 데이터를 수신할 수 있다.
상기 센서 데이터 수집부(212)는 상기 수배전반(300)에 탑재된 IoT 센서(310)로부터 가구 또는 건물 단위별로 실제 에너지 사용량 상태 데이터를 위치 또는 지역정보와 함께 수신하여 수집한다. 한편, 본 발명의 실시예들에 있어서, 수배전반(300)은 일반적인 수배전반뿐 아니라 배전반, 자동제어반, MCC(Motor Control Center) 등을 모두 포함하는 용어로 사용된다.
상기 센서 데이터 수집부(212)는 상기 IoT 센서(310)와 약 11Km의 커버리지, 8~900MHz~500KHz 주파수 대역, ~100bps 통신속도를 갖는 LoRa(Low Range Wide Area Network) 통신, 약 11Km의 커버리지, 1.4MHz LTE 주파수 대역, ~1Mbps 통신속도를 갖는 LTE-M 통신, 또는 약 15Km의 커버리지, 200KHz LTE 주파수 대역, ~150Kbps 통신속도를 갖는 NB-IOT 통신을 통해 상기 실제 에너지 사용량 상태 데이터를 수신한다.
즉, 상기 데이터 수집부(210)는 도시되지 않은 통신모드 선택부가 구비되어 주변의 통신망 종류에 따라 선택적으로 LoRa(Low Range Wide Area Network) 통신, LTE-M 통신, 또는 NB-IOT 통신 중 어느 하나의 통신을 선택하여 상기 IoT 센서(310)과 통신할 수 있다.
상술한 바와 같이 데이터 수집부(210)에서 수집된 빅데이터는 상기 빅데이터 분석부(220)로 전달되어 빅데이터 분석이 이루어진다.
상기 빅데이터 분석부(220)는 데이터 가공부(221), 최적화 전력량 분석부(222), 기준범위 모델 생성부(223)를 포함한다.
상기 데이터 가공부(221)는 빅데이터 분석이 용이하도록 상기 데이터 수집부(210)에서 수신한 환경 데이터 및 전력 데이터를 가지고 전력 사용량에 따라 날짜, 시간, 해당 날짜와 시간대의 온도, 습도, 강수, 강우, 미세먼지 데이터를 대응되도록 매칭시켜 데이터를 가공한다.
상기 최적화 전력량 분석부(222)는 파이썬 또는 텐서플로 등과 같은 오픈소스와 프로그래밍 언어로 구성된 최적화 딥러닝 모델을 통해 상기 데이터 가공부(221)에서 가공된 환경 데이터와 전력 데이터를 학습하여 환경상황 별 최적화 에너지 사용량을 생성한다.
이때, 상기 최적화 전력량 분석부(222)는 온도 또는 가장 최근 수집한 환경 데이터와 전력 사용량 데이터에 가중치를 더 부여하여 학습하여 환경상황 별 최적화 에너지 사용량을 생성하는 것이 바람직하다.
상기 기준범위 모델 생성부(223)는 상기 최적화 전력량 분석부(222)에서 생성된 최적화 에너지 사용량을 기반으로 상기 IoT 센서(310)를 통해 수배전반(300)에서 사용되는 실제 에너지 사용량에 대해 우수(절약), 안전(권장), 경고(권장초과), 위험(과소비) 등 기준 범위를 설정할 수 있는 기준 범위 모델을 생성한다.
상기 빅데이터 분석값 제공부(230)는 상기 빅데이터 분석부(220)에서 분석한 결과를 사용자 또는 관리자에게 제공하는 구성으로써, 전력 사용값/비교값 제공부(231), 전력 최적값 제공부(232), 및 기준범위 판단부(233)를 포함한다.
상기 전력 사용값/비교값 제공부(231)는 상기 데이터 수집부(210)가 실시간으로 수집한 현재 환경 데이터 및 전력 사용량을 상기 빅데이터 분석부(220)가 분석하여 생성한 현재 환경 데이터에 따른 최적화 에너지 사용량과 상기 IoT 센서(310)를 통해 현재 전력 (실)사용량을 비교하여 사용자 및/또는 관리자 관리자에게 제공한다.
더 나아가 상기 전력 최적값 제공부(232)는 예측된 최적화 에너지 사용량 현재 전력 (실)사용량에 대해 불필요하게 사용되는 부하에 대해 특정부하의 오프(OFF)를 제안하여 전력 사용의 최적값을 제공할 수도 있고, 환경상황에 따라 생성된 최적화 에너지 사용량에 근거하여 금일의 온도와 습도 값을 제시하면서 전력 사용의 최적값을 제공할 수도 있다.
예를 들어, 상기 전력 최적값 제공부(232)는 금일 온도가 23℃이고 습도가 70%이니, 300kw의 전력사용을 추천을 제공할 수도 있고, 금일 보일러 온도를 24도로 낮추거나 오프(OFF) 시키고, 건조하니 제습이 시간당 10분 간격으로 제습이 필요하다는 서비스 멘트와 함께 전력 사용의 최적값을 제공할 수 있다.
특히, 상기 전력 최적값 제공부(232)는 예측된 최적화 에너지 사용량과 비교하여 현재 전력 (실)사용량에 대해 불필요하게 사용되는 부하에 대해 특정부하의 오프(OFF)를 제안하고, 제안한 대로 전력을 사용할 경우 실질적으로 절감되는 전력 값 및 그에 대응하여 절감할 수 있는 전기료를 상기 관리자 단말기(400)를 통해 제시할 수도 있다.
상기 기준범위 판단부(233)는 상기 기준범위 모델 생성부(223)에서 생성한 우수(절약), 안전(권장), 경고(권장초과), 위험(과소비) 등 기준 범위에 따라 상기 IoT 센서(310)를 통해 수배전반(300)에서 사용되는 실제 에너지 사용량이 우수, 안전, 경고, 위험 중, 어떤 상태인지 판단한다.
상술한 기준범위 판단부(233)의 판단에 따라 상기 빅데이터 분석값 제공부(230)는 전력사용이 위험(과소비)일 경우, 댁내 기기별로 전력소비량을 수집하여 특정부하에 대한 시간대 등을 상세히 제공하여 소비전력과 절약방법을 안내하여 사용자 또는 관리자가 직접 절약을 조장하거나 자동화하여 수행하도록 할 수도 있다.
상기 IoT 센서(310)를 통해 수배전반(300)에서 사용되는 실제 에너지 사용량에 대해 상기 기준범위 모델 생성부(223)는 우수(절약), 안전(권장), 경고(권장초과), 위험(과소비) 등 기준 범위를 설정할 수 있는 기준 범위 모델을 생성한다.
상기 수배전반(300)은 발전소로부터 전력을 받아 연결된 복수의 부하로 전력을 분배하여 공급해 주는 전력 공급 시스템이다.
특히 상기 수배전반(300)은 이미 상술한 바와 같이 상기 IoT 센서(310)를 포함하여 각 부하로 실제 공급한 전력량 데이터 등을 상기 전력절감장치(200)의 데이터 수집부(210)로 전달한다.
상기 관리자 단말기(400)는 상기 전력절감장치와 유무선 인터넷으로 통신 가능하게 연결될 수 있는 휴대폰, 노트북, 또는 태블릿 PC 등에 해당하는 구성으로, 상기 빅데이터 분석값 제공부(230)에서 추천하는 전력사용량을 제공받을 수도 있고, 전력 사용량을 절감할 수 있는 방법, 그리고 실제 제공받은 전력 사용량 사용에 따라 절감할 수 있는 전기료 등에 대한 정보를 제공받을 수 있다.
상술한 바와 같은 구성을 갖는 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 시스템에 의한 전력절감 방법에 대해 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 방법의 플로우 차트이다.
도 2에 도시된 바와 같이 상기 전력절감장치(200)의 데이터 수집부(210)는 환경 데이터와 전력 사용량 데이터를 수집하는 단계를 수행한다(S100).
즉, 상기 데이터 수집부(210)는 기상청 환경청, 한국에너지 공단 등에서 월별, 계절별, 시간대별 온도, 습도, 강수, 강우, 미세먼지 등에 해당하는 공공(산업) 환경 데이터를 수집하고, 한전 등에서 제공하는 전력 사용량 데이터를 수집한다.
상기 전력절감장치(200)의 빅데이터 분석부(220)는 상기 데이터 수집부(210)가 수집한 환경 데이터와 전력 사용량 데이터를 빅데이터 분석하는 단계를 수행한다(S200).
상기 S200 단계에 대해 보다 구체적으로 설명하면, 상기 빅데이터 분석부(220)의 데이터 가공부(221)는 도 3에 도시된 바와 같이 상기 환경 데이터와 전력 데이터를 빅데이터 분석을 위한 데이터로 가공하는 단계를 수행한다(S210).
이후, 상기 빅데이터 분석부(220)의 최적화 전력량 분석부(222)는 가공된 환경 데이터와 전력 데이터를 학습하여 환경상황별 최적화 에너지 사용량을 생성하는 단계를 수행한다(S220).
마지막으로 상기 빅데이터 분석부(220)의 기준범위 모델 생성부(223)는 상기 최적화 전력량 분석부(222)에서 생성된 최적화 에너지 사용량을 기반으로 에너지 사용량을 우수(절약), 안전(권장), 경고(권장초과), 위험(과소비) 등 기준 범위를 설정할 수 있는 기준 범위 모델을 생성하는 단계를 수행한다(S230).
상기 빅데이터 분석값 제공부(230)는 데이터 수집부(210)가 수집한 실시간 환경 데이터와 전력 상태 데이터에 대한 비교결과를 제공하는 단계를 수행한다(S300).
상기 S300 단계에 대해, 도 4를 참조하여 보다 구체적으로 설명하면 먼저 상기 데이터 수집부(210)가 실시간 환경 데이터를 기상청, 환경청, 한국에너지공단 등 공공기관으로부터 실시간으로 수집하고, 전력 상태 데이터를 상기 IoT 센서(310)를 통해 수배전반(300)으로부터 수집하는 단계를 수행한다(S310).
상기 빅데이터 분석값 제공부(230)는 상기 데이터 수집부(210)가 실시간으로 수집한 실시간 현재 환경 데이터 및 전력 상태 데이터에 대하여 최적화 에너지 사용량에 따라 전력 최적 값(예를 들어 300kw)을 도출하는 단계를 수행한다(S320).
상기 빅데이터 분석값 제공부(230)는 상기 S320 단계에서 도출한 전력 최적 값(300kw)에 대하여 상기 S230 단계에서 생성한 기준 범위 모델을 통해 기준 범위를 설정하는 단계를 수행한다(S330).
즉, 상기 빅데이터 분석값 제공부(230)는 상기 S330 단계에서 전력 최적값(300kw)을 기준으로 300kw 이하인 경우 우수(절약), 300kw 이상이고 300kw+20% 이하인 경우 안전(권장), 300kw+20% 이상이고 300kw+50% 이하인 경우 경고(권장초과), 300kw+50%를 초과하는 경우 위험(과소비) 등 기준 범위를 설정할 수 있다.
상기 전력 최적 값 및 해당 전력 최적 값을 기준으로 한 상한 값과 하한 값은 일예로 기재한 것이고 최적화 에너지 사용량에 따라 다양한 값으로 설정될 수 있다.
상기 빅데이터 분석값 제공부(230)는 실시간 전력 사용량이 기준치 이상 발생 했는지 판단하는 단계를 수행한다(S340).
상기 빅데이터 분석값 제공부(230)는 상기 S340 단계에서 기준치 이상 발생한 경우 전력 상태 데이터가 임계치 이상 발생했는지 판단하는 단계를 수행한다(S350).
상기 빅데이터 분석값 제공부(230)는 상기 S340 단계에서 기준치 이상 발생하지 않은 경우 상기 S310 단계를 반복 수행한다.
상기 빅데이터 분석값 제공부(230)는 상기 S350 단계에서 상기 IoT 센서(310)가 측정한 수배전반(300)의 전력 상태 데이터가 임계치 이상 발생한 경우 분석값를 관리자 단말기(400)로 알림을 제공하고 조치하는 단계를 수행한다(S360).
상기 S360 단계에 대해, 도 5를 참조하여 보다 구체적으로 설명하면 상기 빅데이터 분석값 제공부(230)는 전력 상태 데이터가 임계치 이상 발생한 경우, 상기 S360 단계에서 전류가 수배전반 과열, 소정전류 이상으로 인한 누설전류 발생, 소정온도 이상으로 인한 화재 발생, CO 발생으로 인한 합선 발생 위험 알림 등을 제공하는 단계를 수행한다(S361).
상기 S350 단계에서 전력 상태 데이터가 임계치 이상 발생하지 않은 경우 실사용량 및 비교치, 최적의 사용 예측량, 과소비 여부 등 관련 정보를 관리자 또는 사용자에게 제공하는 단계를 수행한다(S360`).
전력절감장치의 빅데이터 분석값 제공부(230)는 전력 상태 데이터가 임계치 이상 발생하여 분석값를 관리자 단말기(400)로 알림을 제공 후, 관리자의 상황 인식 및 조치수행 여부를 확인하는 단계를 수행한다(S362).
상기 빅데이터 분석값 제공부(230)는 상기 S362 단계에서 관리자의 상황 인식 및 조치수행이 이루어지지 않은 경우, 설정된 횟수만큼 이상 상황 알림이 이루어졌는지 확인하는 단계를 수행한다(S363).
상기 빅데이터 분석값 제공부(230)는 상기 S362 단계에서 실시간 전력 사용량 또는 전력 상태 데이터 변화를 통해 관리자의 상황 인식 및 조치가 이루어져 관리자의 상황 인식 및 조치수행을 확인하는 단계를 수행한다(S363`).
상기 빅데이터 분석값 제공부(230)는 상기 S363 단계에서 설정된 횟수만큼 이상 상황 알림이 이루어졌는데도 관리자의 상황 인식 및 조치가 없는 경우 위험 단계 상황을 발생하는 단계를 수행한다(S364).
상기 빅데이터 분석값 제공부(230)는 상기 S363 단계에서 설정된 횟수만큼 이상 상황 알림이 이루어지지 않은 경우, 상기 S363 단계를 반복 수행한다.
상기 S364 단계 이후, 상기 빅데이터 분석값 제공부(230)는 상기 수배전반(300)에서 각종 부하로 공급되는 전력을 자동으로 차단하고, 무정전 전원 장치(UPS: uninterruptible power supply와 같은 비상전력으로 전환하는 단계를 수행한다(S365).
상술한 기술 내용에서 빅데이터 분석을 위해 1차로 수집되는 환경 데이터와 전력 사용량 데이터를 제1 환경 데이터와 제1 전력 데이터, 수배전반(300)의 IoT 센서(310)에서 전달되어 2차로 수집되는 환경 데이터와 전력 상태 데이터를 제2 환경 데이터와 제2 전력 데이터로 구별하여 기재할 수도 있다.
이상에서는 본 발명에 대한 기술사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만 이는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다. 또한 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 본 발명의 기술적 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.
100 : 데이터 서버
200 : 전력절감장치
210 : 데이터 수집부
211 : 공공 데이터 수집부
212 : 센서 데이터 수집부
220 : 빅데이터 분석부
221 : 데이터 가공부
222 : 최적화 전력량 분석부
223 : 기준범위 모델 생성부
230 : 빅데이터 분석값 제공부
231 : 전력 사용값/비교값 제공부
232 : 전력 최적값 제공부
233 : 기준범위 판단부
300 : 수배전반
400 : 관리자 단말기

Claims (9)

  1. 공공 빅데이터가 저장 관리되는 데이터 서버;
    상기 데이터 서버 또는 공공기관 서버로부터 제1 환경 데이터와 제1 전력 데이터를 수집하여 분석한 후, 환경별 최적의 전력 사용량을 예측하고, 에너지 사용량의 기준범위를 설정하는 전력절감장치;
    IoT 센서를 구비하여 IoT 통신을 통해 상기 전력절감장치에 전력 실사용량 데이터인 제2 환경 데이터와 제2 전력 데이터를 전달하는 수배전반; 및
    상기 제2 환경 데이터와 제2 전력 데이터에 대해 상기 전력절감장치가 분석한 결과를 제공받는 관리자 단말기;를 포함하고,
    상기 전력절감장치는
    상기 데이터 서버로부터 제1 환경 데이터 및 제1 전력 데이터를 월별, 계절별, 또는 시간대별로 수집하는 데이터 수집부;
    수집된 상기 제1 환경 데이터 및 상기 제1 전력 데이터를 설정된 딥러닝 모델로 분석하여 환경별 최적의 전력 사용량을 예측하고, 예측된 상기 최적의 전력 사용량을 기초로 상기 수배전반의 에너지 사용량의 기준범위를 설정하는 빅데이터 분석부; 및
    상기 최적의 전력 사용량 및 상기 기준범위를 기초로 실시간으로 상기 수배전반에서 수집되는 제2 환경 데이터 및 제2 전력 데이터에 대한 분석결과를 제공하는 빅데이터 분석값 제공부;를 포함하며,
    상기 데이터 수집부는
    유무선 인터넷으로 통신 가능하게 연결된 상기 데이터 서버로부터 통합저장 관리되는 상기 제1 환경 데이터 및 제1 전력 데이터를 수신하는 공공 데이터 수집부; 및
    상기 수배전반에 탑재된 IoT 센서로부터 상기 수배전반의 전력 상태 데이터인 상기 제2 환경 데이터 및 제2 전력 데이터를 수집하는 센서 데이터 수집부;를 포함하며,
    상기 빅데이터 분석부는
    상기 데이터 수집부에서 수신한 제1 환경 데이터 및 제1 전력 데이터를 빅데이터 분석이 용이하도록 가공하는 데이터 가공부;
    최적화 딥러닝 모델을 통해 상기 데이터 가공부에서 가공된 제1 환경 데이터와 제1 전력 데이터를 학습하여 환경상황 별 최적화 에너지 사용량을 생성하는 최적화 전력량 분석부;
    상기 최적화 에너지 사용량을 기반으로 상기 IoT 센서에서 수신한 제2 환경 데이터 및 제2 전력 데이터에 대해 기준 범위를 설정할 수 있는 기준 범위 모델을 생성하는 기준범위 모델 생성부;를 포함하며,
    상기 데이터 가공부는, 상기 제1 전력 데이터에 포함된 전력 사용량에 따라 상기 제1 전력 데이터를 상기 월별, 계절별 또는 시간대별로 상기 제1 환경 데이터에 포함된 온도, 습도, 강수, 강우 및 미세먼지 데이터에 각각 대응되도록 매칭시키고,
    상기 최적화 전력량 분석부는, 상기 데이터 가공부에서 가공된 상기 제1 환경 데이터 및 상기 제1 전력 데이터를 학습하는 과정에서 가장 최근에 수집된 제1 환경 데이터 및 제1 전력 데이터에 가중치를 부여하여 학습함으로써 환경상황 별 최적화 에너지 사용량을 생성하는 공공 빅데이터를 활용한 전력절감시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 빅데이터 분석값 제공부는
    상기 제1 환경 데이터 및 제1 전력 데이터를 분석하여 예측한 최적화 에너지 사용량과 상기 제2 환경 데이터 및 제2 전력 데이터의 비교결과를 상기 관리자 단말기에 제공하는 전력 사용값/비교값 제공부;
    예측된 최적화 에너지 사용량과 비교하여 현재 전력 사용량에 대해 전력 최적값 사용을 제안하고 제안에 따라 절감되는 전력 및 그에 대응하여 절감할 수 있는 전기료를 상기 관리자 단말기에 제공하는 전력 최적값 제공부; 및
    상기 기준범위 모델 생성부에서 생성한 전력사용 기준 범위에 따라 상기 IoT 센서를 통해 상기 수배전반에서 사용되는 실제 에너지 사용량이 우수, 안전, 경고, 위험 중, 어떤 상태인지 판단 하는 기준범위 판단부;를 포함하는 공공 빅데이터를 활용한 전력절감시스템.
  6. (a) 전력절감장치의 데이터 수집부가 환경 데이터와 전력 데이터를 수집하는 단계;
    (b) 상기 전력절감장치의 빅데이터 분석부가 상기 데이터 수집부에 의해 수집된 환경 데이터와 전력 사용량 데이터를 빅데이터 분석하는 단계; 및
    (c) 상기 전력절감장치의 빅데이터 분석값 제공부가 데이터 수집부에 의해 수집된 실시간 환경 데이터와 전력 상태 데이터에 대한 비교결과를 제공하는 단계;를 포함하고,
    상기 (b)단계는
    (b-1) 상기 빅데이터 분석부의 데이터 가공부가 상기 환경 데이터와 전력 데이터를 빅데이터 분석을 위한 데이터로 가공하는 단계;
    (b-2) 상기 빅데이터 분석부의 최적화 전력량 분석부가 가공된 환경 데이터와 전력 데이터를 학습하여 환경상황별 최적화 에너지 사용량을 생성하는 단계; 및
    (b-3) 상기 빅데이터 분석부의 기준범위 모델 생성부가 상기 최적화 전력량 분석부에서 생성된 최적화 에너지 사용량을 기반으로 에너지 사용량의 기준 범위를 설정할 수 있는 기준 범위 모델을 생성하는 단계;를 포함하며,
    상기 (b-1) 단계는, 상기 전력 데이터에 포함된 전력 사용량에 따라 상기 전력 데이터를 월별, 계절별 또는 시간대별로 상기 환경 데이터에 포함된 온도, 습도, 강수, 강우 및 미세먼지 데이터에 각각 대응되도록 매칭시키고,
    상기 (b-2) 단계는, 상기 가공된 상기 환경 데이터 및 상기 전력 데이터를 학습하는 과정에서 가장 최근에 수집된 환경 데이터 및 전력 데이터에 가중치를 부여하여 학습함으로써 환경상황 별 최적화 에너지 사용량을 생성하는 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 방법.
  7. 삭제
  8. 제 6항에 있어서,
    상기 (c)단계는
    (c-1) 상기 데이터 수집부가 환경 데이터를 실시간으로 수집하고 전력 상태 데이터를 IoT 센서를 통해 수배전반으로부터 수집하는 단계;
    (c-2) 상기 빅데이터 분석값 제공부가 상기 데이터 수집부가 실시간으로 수집한 실시간 현재 환경 데이터 및 전력 상태 데이터에 대하여 최적화 에너지 사용량에 따라 전력 최적 값을 도출하는 단계;
    (c-3) 상기 빅데이터 분석값 제공부가 상기 (c-2)단계에서 도출한 전력 최적 값에 대하여 상기 (b-3)단계에서 생성한 기준 범위 모델을 통해 기준 범위를 설정하는 단계;
    (c-4) 상기 빅데이터 분석값 제공부가 실시간 전력 사용량이 기준치 이상 발생 했는지 판단하는 단계;
    (c-5) 상기 빅데이터 분석값 제공부가 상기 (c-4)단계에서 기준치 이상 발생한 경우 전력 상태 데이터가 임계치 이상 발생했는지 판단하는 단계; 및
    (c-6) 상기 빅데이터 분석값 제공부가 상기 (c-5) 단계에서 상기 IoT 센서가 측정한 수배전반의 전력 상태 데이터가 임계치 이상 발생한 경우 분석값를 관리자 단말기로 알림을 제공하고 조치하는 단계;를 포함하는 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 (c-6)단계는
    (c-6-1) 상기 빅데이터 분석값 제공부가 전력 상태 데이터가 임계치 이상 발생한 경우, 수배전반의 위험 알림을 제공하는 단계;
    (c-6-2) 상기 빅데이터 분석값 제공부가 전력 상태 데이터가 임계치 이상 발생하여 분석값를 관리자 단말기로 알림을 제공 후, 관리자의 상황 인식 및 조치수행 여부를 확인하는 단계;
    (c-6-3) 상기 빅데이터 분석값 제공부가 상기 (c-6-2)단계에서 관리자의 상황 인식 및 조치수행이 이루어지지 않은 경우, 설정된 횟수만큼 위험 상황 알림이 이루어졌는지 확인하는 단계;
    (c-6-4) 상기 빅데이터 분석값 제공부가 상기 (c-6-3)단계에서 설정된 횟수만큼 이상 상황 알림이 이루어졌는데도 관리자의 상황 인식 및 조치가 없는 경우 위험 단계 상황을 발생하는 단계; 및
    (c-6-5) 상기 빅데이터 분석값 제공부가 상기 수배전반에서 각종 부하로 공급되는 전력을 자동으로 차단하고 비상전력으로 전환하는 단계;를 포함하는 공공 빅데이터를 활용한 전력절감 방법.
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