KR20180101795A - 공동주택 전기요금 절약을 위한 전력소비 평균화 제어시스템 - Google Patents

공동주택 전기요금 절약을 위한 전력소비 평균화 제어시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 공동주택 전기요금 절약을 위한 전력소비 평균화 제어시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 전기의 최대 부하를 관리하여 전기료 산정 시 기본요금을 할인받아 전체 전기료를 절약하고, 사물인터넷을 적용해서 피크전력을 억제하여 전기 에너지의 똑똑한 사용으로 관리비를 절감하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 공동주택 전기요금 절약을 위한 전력소비 평균화 제어시스템은, 공동주택을 구성하는 개별주택마다 다수 구비되고 사물인터넷 통신 기능과 자신이 소비한 전기에너지 사용량을 인지하는 센서 기능을 구비한 수용가 전기기기와, 사물간 정보 교환이 가능한 사물인터넷망과, 전기에너지 사용에 대한 예측모델과, 이전 전기에너지 사용 패턴 정보(빅데이터)를 저장한 빅데이터 DB, 및 공동주택 시설의 관리를 처리하는 서버로서, 상기 빅데이터 DB에 저장된 전기에너지 사용에 대한 예측모델과 빅데이터를 바탕으로 전기에너지 사용을 예측하고, 수용가 전기기기로부터 전기에너지 사용량 및 사용자 단말로부터 전기사용 설정값을 전송받아 전기에너지 사용 스케줄을 생성하여 수용가 전기기기의 전기사용을 제어하는 주택관리 서버를 포함하여 구성된다.

Description

공동주택 전기요금 절약을 위한 전력소비 평균화 제어시스템 및 방법 {Average power consumption control system and method}
본 발명은 공동주택 전기요금 절약을 위한 전력소비 평균화 제어시스템 및 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 전기의 최대 부하를 관리하여 전기료 산정 시 기본요금을 할인받아 전체 전기료를 절약하고, 사물인터넷을 적용해서 피크전력을 억제하여 전기 에너지의 똑똑한 사용으로 관리비를 절감하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
산업의 발전에 따라 가정 및 학교나 관공서에 조명, 냉난방 시설 및 다양한 가전제품의 사용이 증가하고, 이에 따라 더 많은 전기에너지를 사용하고 있다.
더욱이, 최근의 과도한 전력소비로 인하여 전력 부족 현상이 빈번히 발생하여 전력소비량의 체계적인 관리가 필요한 실정이다.
한편, 한국전력공사에 따르면 한국의 연도별 피크전력은 냉, 난방기 보급, 가전제품의 대형화, 무분별한 전력 사용, 기온하락, 경제성장 등으로 인하여 매년 약 5%씩 꾸준히 상승하고 있다.
피크전력이 상승함에 따라 전력예비율은 떨어지며, 안정적인 전력예비율 확보를 위하여 전력생산설비의 증대가 요구되나, 입지의 확보난 가중, 막대한 투자재원 조달, 환경규제의 강화 등으로 문제 해결이 어렵다.
따라서, 피크전력 관리는 전력수급의 안정성 및 전력낭비를 줄이기 위해서 반드시 필요하다고 할 수 있다.
전기요금은 연 단위로 계약을 하며, 계약시의 기준은 15분마다 체크한 전년도 연간 사용전력 중 피크전력의 요금을 다음 해의 기본요금으로 하고 매월 사용 전력량의 요금을 더하여 산출한다.
따라서 기본요금을 절감하기 위해서는 7~9월의 최대 수요전력(peak) 치를 관리해야 한다.
학교나 관공서 등의 전기요금도 기본요금+사용량 요금의 합계로 부과된다.
이 중에서 기본요금의 절감을 위하여 현장에 설치되어 있는 시스템 에어컨들에 대하여 PC 제어에 의한 피크전력제어기를 설치, 운영함으로써 공공요금을 절감하고 에너지를 절약한다.
한국전력공사의 전기요금 규정상 사용 부하 용량이 100KW 이상인 경우 피크전력요금제가 시행되는데, 전술한 바와 같이 현행 전기요금 중 기본요금은 여름철 7~9월의 3개월 중 순간 15분간 피크전력을 기준으로 12개월 동안 부과하기 때문에 한번 높은 피크전력이 결정되면 그에 따라 1년 동안 엄청난 기본요금을 납부해야 한다.
이와 같이 기본요금의 요금적용 전력을, 7~9월을 포함하는 연간 최대 수요전력으로 결정하는 이유는 첫째, 비용부담의 형평성(비용유발자 부담원칙)을 유지하기 위함이다.
즉, 현재 전기사용 패턴상 연중 최대부하가 7~9월에 주로 발생하며, 발전소 건설도 7~9월의 최대부하를 기준으로 건설되므로 고정비 부담을 주목적으로 하는 기본요금은, 당월 및 7~9월에 발생하는 최대수요전력을 기준으로 연간 기본요금에 연동시키는 것이 형평의 원칙에 부합하기 때문이다.
둘째 이유는 수요관리를 통한 발전소 건설비용 절감 및 전기요금 인상을 억제하기 위함이다.
요금적용 전력을 당월 및 7~9월을 포함한 연간 최대수요전력 기준으로 기본요금을 산정할 경우, 소비자들이 7~9월의 전기사용량을 최대한 절감시키는 강력한 요인이 되기 때문이다.
그런데 하절기에는 냉방부하가 각급 학교의 50% 이상을 차지하기 때문에 기본요금을 줄이려면 에어컨을 가동하지 않거나 관리자들이 일일이 에어컨 등의 부하를 조작해야 하나, 현실적으로 관리에 어려움이 많은 문제점이 있다.
등록번호 제10-1359040호(공고일자 2014년02월21일)
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 공동주택의 최대전력량을 줄여주어 피크전력을 관리하게 하고, 피크전력 관리를 통해 전기 요금의 기본요금을 절감하며, 소비자가 에너지를 효율적으로 소비할 수 있도록 하는 공동주택 전기요금 절약을 위한 전력소비 평균화 제어시스템 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 공동주택 전기요금 절약을 위한 전력소비 평균화 제어시스템은, 공동주택을 구성하는 개별주택마다 다수 구비되고 사물인터넷 통신 기능과 자신이 소비한 전기에너지 사용량을 인지하는 센서 기능을 구비한 수용가 전기기기;
사물 간 정보 교환이 가능한 사물인터넷망;
전기에너지 사용에 대한 예측모델과, 이전 전기에너지 사용 패턴 정보(빅데이터)를 저장한 빅데이터 DB; 및
공동주택 시설의 관리를 처리하는 서버로서, 상기 빅데이터 DB에 저장된 전기에너지 사용에 대한 예측모델과 빅데이터를 바탕으로 전기에너지 사용을 예측하고, 수용가 전기기기로부터 전기에너지 사용량 및 사용자 단말로부터 전기사용 설정값을 전송받아 전기에너지 사용 스케줄을 생성하여 수용가 전기기기의 전기사용을 제어하는 주택관리 서버; 를
포함하여 구성된다.
또한, 상기 개별주택의 전기사용 총량을 검침하고, 일정기간 누적 전기사용량 정보를 인지하여 사물인터넷망을 통해 원격검침 서버에 전송하는 원격검침기와,
상기 원격검침기로부터 정보를 수집하여 전기에너지 사용 패턴을 분석하고 이를 주택관리 서버에 제공하는 원격검침 서버를 더 구비하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 주택관리 서버나 원격검침 서버에 연결되어 전기에너지 사용 정보를 확인하거나 수용가 전기기기의 전기사용을 재설정하는 사용자 단말을 더 구비하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 주택관리 서버는 RBM(Restricted Boltzmann Machine) 알고리즘을 통하여 패턴의 형태를 재구축할 수 있도록 은닉층(hidden layer)에 학습하는 방법으로, 전기에너지 사용 패턴의 일부만이 주어졌을 때 그 일부만을 가지고 전체의 형태를 복원할 수 있는 모델을 구축하여 최근 전기에너지 사용 정보로부터 미래 전기에너지 사용량까지 포함된 전체 패턴을 복원하여 다음 전기에너지 사용을 예측하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 주택관리 서버는 RNN(Recurrent Neural Network) 알고리즘을 통하여 과거의 전기에너지 사용 정보를 시간순으로 순차적으로 입력하고, 은닉층에서 그 입력을 순차적으로 받아 이전 단계의 은닉층에서 순환(recurrent)되어 받은 값과 결합하여 현 단계의 다음 전기에너지 사용량을 예측하며, 현재 은닉층의 값은 다음 단계로 다시 순환하는 방식으로 구축된 모델을 과거의 전기에너지 사용량 정보를 통하여 학습하고, 이 학습된 모델을 통하여 다음 전기에너지 사용을 예측하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 공동주택 전기요금 절약을 위한 전력소비 평균화 제어방법은, (a) 주택관리 서버에서 원격검침기와 사물인터넷망을 통해 설정된 시간 동안 가구별 전기에너지 사용량 정보를 수집하는 단계;
(b) 상기 주택관리 서버에서 수용가 전기기기와 사물인터넷망을 통해 전기에너지 사용 객체별(수용가 전기기기별) 전기에너지 사용량 정보 및 속성정보를 수집하는 단계:
(c) 상기 주택관리 서버에서 상기 (a)단계와 (b)단계에서 수집된 정보와 빅데이터 DB에 저장된 이전 전기에너지 사용 패턴 빅데이터를 기반으로 첨두부하를 예측하는 단계;
(d) 상기 (c)단계에서 예측된 첨두부하값이 기설정된 첨두부하값 이상인지 판단하는 단계;
(e) 상기 예측 첨두부하값이 기설정 첨두부하값 이상인 경우 전기에너지 사용 객체별(수용가 전기기기별) 전기사용 스케줄을 생성하는 단계; 및
(f) 상기 주택관리 서버에서 객체별 전기사용 스케줄에 따라 전기사용 제어데이터를 해당 수용가 전기기기에 전송하여 전기사용을 제어하는 단계; 를
포함하여 구성된다.
그리고 상기 (f)단계에서 주택관리 서버에서 전기사용 제어데이터를 사용자 단말에 전송하여 사용자가 전기사용 제어데이터를 재설정할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.
상술한 과제의 해결 수단에 의하면, 공동주택의 최대전력량을 관리하여 에너지 사용 효율을 높일 수 있고, 피크전력을 관리하여 공동주택 적용 전기료의 기본요금을 줄여 전체 전기료를 절감할 수 있으며, 또한, 에너지 인지 기술과 이의 자동 제어 기술로 에너지 소비를 최적화할 수 있어 에너지 사용량을 줄이고 최적 에너지 소비를 할 수 있게 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전력소비 평균화 제어시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 전력소비 평균화 제어방법을 나타내는 순서도이다.
도 3은 본 발명에 적용되는 피크제어의 개념도이다.
이하 본 발명의 실시예에 대하여 첨부된 도면을 참고로 그 구성 및 작용을 설명하기로 한다.
도면들 중 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 참조번호 및 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다.
하기에서 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
또한, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 전력소비 평균화 제어시스템의 블록 구성도이다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 전력소비 평균화 제어시스템은, 개별주택(10a,…,10n)마다 구비되는 수용가 전기기기(12a,…,12n)와 원격검침기(14a,…,14n), 주택관리 서버(30), 원격검침 서버(40), 빅데이터 DB(50), 사용자 단말(60)을 포함하여 구성된다.
상기 개별주택(10a,…,10n)의 수용가 전기기기(12a,…,12n)와 원격검침기(14a,…,14n)는 주택관리 서버(30) 및 원격검침 서버(40)와 사물인터넷(IoT)망(20)을 통해 연결된다.
개별주택(10a,…,10n)은 예를 들어 아파트와 같은 공동주택을 구성하는 개개의 주택으로서, 개별주택마다 다수의 수용가 전기기기(12a,…,12n)와 원격검침기(14a,…,14n)를 구비한다.
상기 수용가 전기기기(12a,…,12n)는 사물인터넷 통신 기능이 내장되거나 부착된 전기에너지를 소비하는 기기로서 자신이 소비한 전기에너지 사용량을 인지하여 사물인터넷망(20)을 통해 주택관리 서버(30)에 전송한다.
즉 상기 수용가 전기기기(12a,…,12n)는 사물인터넷 통신과 센서 기능을 내장한다.
상기 수용가 전기기기(10a,…,10n)는 예를 들어 에어컨, 전열기, 세탁기, 냉장고, 조명기기 등이다.
사물인터넷망(20)은 사물 간 정보 교환이 가능한 망으로서, 예를 들어, 와이파이, 지그비, 비컨, 블루투스, 유선인터넷 등이다.
빅데이터 DB(50)는 전기에너지 사용에 대한 예측모델과, 이전 전기에너지 사용 패턴 정보(빅데이터)를 저장한 데이터베이스로서, 소프트웨어로 주택관리 서버(30)나 원격검침 서버(40)에 내장할 수도 있다.
주택관리 서버(30)는 공동주택 시설의 관리를 처리하는 서버로서, 빅데이터 DB(40)에 저장된 전기에너지 사용에 대한 모델과 빅데이터를 바탕으로 전기에너지 사용을 예측하고, 개별 전기에너지 사용 예측 및 전체 전기에너지 사용 예측과 에너지 사용에 따른 가격 결정을 처리한다.
여기서 전기에너지 사용 예측은 첫째, RBM(Restricted Boltzmann Machine) 알고리즘을 통하여 패턴의 형태를 재구축할 수 있도록 은닉층(hidden layer)에 학습하는 방법으로, 전기에너지 사용 패턴의 일부만이 주어졌을 때 그 일부만을 가지고 전체의 형태를 복원할 수 있는 모델을 구축하여 최근 전기에너지 사용 정보로부터 미래 전기에너지 사용량까지 포함된 전체 패턴을 복원하여 다음 전기에너지 사용을 예측할 수 있다.
둘째, RNN(Recurrent Neural Network) 알고리즘을 통하여 과거의 전기에너지 사용 정보를 시간순으로 순차적으로 입력하고, 은닉층에서 그 입력을 순차적으로 받아 이전 단계의 은닉층에서 순환(recurrent)되어 받은 값과 결합하여 현 단계의 다음 전기에너지 사용량을 예측하며, 현재 은닉층의 값은 다음 단계로 다시 순환한다. 이러한 방식으로 구축된 모델을 과거의 전기에너지 사용량 정보를 통하여 학습하고, 이 학습된 모델을 통하여 다음 전기에너지 사용을 예측할 수 있다.
이때 전기에너지 사용량 예측 모델을 개체별로 따로 학습하여 각각의 에너지 사용을 예측, 이를 합하여 전체 최대전력을 구할 수 있다.
또한, 주택관리 서버(30)는 사물인터넷망(20)을 통해 개별주택의 수용가 전기기기(12a,…,12n)로부터 전기에너지 사용량 및 사용자 단말(60)로부터 수용가 전기기기(12a,…,12n)의 전기사용 설정값을 전송받아 이를 통해 전기에너지 사용 스케줄을 생성한다.
원격검침기(14a,…,14n)는 개별주택(10a,…,10n)의 전기 사용 총량을 검침하고, 15분 누적된 사용량 단위 등 일정기간 누적 사용량 정보를 인지하여 사물인터넷망(20)을 통해 원격검침 서버(40)나 주택관리 서버(30)에 전송한다.
원격검침 서버(40)는 개별주택(10a,…,10n)의 전기 사용 총량을 검침하는 원격 검침기(14a,…,14n)로부터 정보를 수집하고, 이를 통해 전기사용 패턴을 분석하여 주택관리 서버(30)에 제공한다.
사용자 단말(60)은 상기 주택관리 서버(30)나 원격검침 서버(40)에 연결되어 사용자가 전기에너지 사용 정보를 확인하거나 수용가 전기기기의 전기사용을 재설정하기 위한 단말기로서, 예를 들어 스마트폰, PC 등 인터넷이나 사물인터넷망 연결 기능이 있는 정보통신 단말장치이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 전력소비 평균화 제어방법을 나타내는 순서도이고, 도 3은 본 발명에 적용되는 피크제어의 개념도이다.
도 2에 도시된 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 전력소비 평균화 제어방법은, 가구(개별주택)별 전기에너지 사용량 수집단계(S20), 객체별 전기에너지 사용량 수집단계(S22), 첨두부하 예측단계(S24), 첨두부하값 오버 판단단계(S26), 객체별 전기사용 스케줄 생성단계(S28) 및 전기사용 제어단계(S30)를 포함하여 구성된다.
먼저, 가구(개별주택)별 전기에너지 사용량 수집단계(S20)는 주택관리 서버(30)에서 원격검침기(14a,…,14n)와 사물인터넷망(20)을 통해 설정된 시간 동안 가구별 전기에너지 사용량 정보를 수집하는 단계이다.
객체별 전기에너지 사용량 수집단계(S22)는 주택관리 서버(30)에서 수용가 전기기기(12a,…,12n)와 사물인터넷망(20)을 통해 전기에너지 사용 객체별 즉, 수용가 전기기기별 전기에너지 사용량 정보 및 속성정보(수용자 아이디, 전기기기 종류, 설정 정보 등)를 수집하는 단계이다.
첨두부하 예측단계(S24)는 주택관리 서버(30)에서 상기 S20단계와 S22단계에서 수집된 정보와 빅데이터 DB(50)에 저장된 이전 전기에너지 사용 패턴 빅데이터를 기반으로 첨두부하(peak load)를 예측하는 단계이다.
여기서 첨두부하는 하루의 전력 사용 상황으로 보아 여러 가지 부하(負荷)가 겹쳐져서 종합 수요가 커지는 시각의 부하이다.
첨두부하값 오버 판단단계(S26)는 상기 첨두부하 예측단계(S224)에서 예측된 첨두부하값이 기설정된 첨두부하값 이상인지(오버인지) 판단하는 단계이다.
객체별 전기사용 스케줄 생성단계(S28)는 설정된 첨두부하값 이상으로 판단한 경우, 전기에너지 평균화 스케줄에 의해 전기에너지 사용 객체별(수용가 전기기기별) 전기사용 스케줄을 생성하는 단계이다.
상기 설정된 첨두부하값 이하로 판단한 경우 상기 S20단계로 되돌아가 이후 단계를 수행한다.
전기사용 제어단계(S30)는 주택관리 서버(30)에서 상기 객체별 전기사용 스케줄에 따라 전기사용 제어데이터를 해당 수용가 전기기기(12a,…,12n)에 전송하여 전기사용을 제어하는 단계이다.
이때 주택관리 서버(30)에서 전기사용 제어데이터를 사용자 단말(60)에 전송하여 사용자가 이를 확인하고 전기사용 제어데이터를 재조정하여 설정하게 할 수도 있다.
이러한 단계를 통해 도 3과 같이 전력소비를 평균화하여 기본요금을 할인받아 전체 전기료를 절약할 수 있다.
이상에서 본 발명에 대한 기술 사상을 첨부 도면과 함께 서술하였지만, 이는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시적으로 설명한 것이지 본 발명을 한정하는 것은 아니다.
또한, 이 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 누구나 본 발명의 기술 사상의 범주를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변형 및 모방이 가능함은 명백한 사실이다.
10a,…,10n: 개별주택 12a,…,12n: 수용가 전기기기
14a,…,14n: 원격검침기 20: 사물인터넷망
30: 주택관리 서버 40: 원격검침 서버
50: 빅데이터 DB 60: 사용자 단말

Claims (7)

  1. 공동주택을 구성하는 개별주택마다 다수 구비되고 사물인터넷 통신 기능과 자신이 소비한 전기에너지 사용량을 인지하는 센서 기능을 구비한 수용가 전기기기;
    사물 간 정보 교환이 가능한 사물인터넷망;
    전기에너지 사용에 대한 예측모델과, 이전 전기에너지 사용 패턴 정보(빅데이터)를 저장한 빅데이터 DB; 및
    공동주택 시설의 관리를 처리하는 서버로서, 상기 빅데이터 DB에 저장된 전기에너지 사용에 대한 예측모델과 빅데이터를 바탕으로 전기에너지 사용을 예측하고, 수용가 전기기기로부터 전기에너지 사용량 및 사용자 단말로부터 전기사용 설정값을 전송받아 전기에너지 사용 스케줄을 생성하여 수용가 전기기기의 전기사용을 제어하는 주택관리 서버; 를
    포함하는 공동주택 전기요금 절약을 위한 전력소비 평균화 제어시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 개별주택의 전기사용 총량을 검침하고, 일정기간 누적 전기사용량 정보를 인지하여 사물인터넷망을 통해 원격검침 서버에 전송하는 원격검침기와,
    상기 원격검침기로부터 정보를 수집하여 전기에너지 사용 패턴을 분석하고 이를 주택관리 서버에 제공하는 원격검침 서버를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 공동주택 전기요금 절약을 위한 전력소비 평균화 제어시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 주택관리 서버나 원격검침 서버에 연결되어 전기에너지 사용 정보를 확인하거나 수용가 전기기기의 전기사용을 재설정하는 사용자 단말을 더 구비하는 것을 특징으로 하는 공동주택 전기요금 절약을 위한 전력소비 평균화 제어시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 주택관리 서버는 RBM(Restricted Boltzmann Machine) 알고리즘을 통하여 패턴의 형태를 재구축할 수 있도록 은닉층(hidden layer)에 학습하는 방법으로, 전기에너지 사용 패턴의 일부만이 주어졌을 때 그 일부만을 가지고 전체의 형태를 복원할 수 있는 모델을 구축하여 최근 전기에너지 사용 정보로부터 미래 전기에너지 사용량까지 포함된 전체 패턴을 복원하여 다음 전기에너지 사용을 예측하는 것을 특징으로 하는 공동주택 전기요금 절약을 위한 전력소비 평균화 제어시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 주택관리 서버는 RNN(Recurrent Neural Network) 알고리즘을 통하여 과거의 전기에너지 사용 정보를 시간순으로 순차적으로 입력하고, 은닉층에서 그 입력을 순차적으로 받아 이전 단계의 은닉층에서 순환(recurrent)되어 받은 값과 결합하여 현 단계의 다음 전기에너지 사용량을 예측하며, 현재 은닉층의 값은 다음 단계로 다시 순환하는 방식으로 구축된 모델을 과거의 전기에너지 사용량 정보를 통하여 학습하고, 이 학습된 모델을 통하여 다음 전기에너지 사용을 예측하는 것을 특징으로 하는 공동주택 전기요금 절약을 위한 전력소비 평균화 제어시스템.
  6. (a) 주택관리 서버에서 원격검침기와 사물인터넷망을 통해 설정된 시간 동안 가구별 전기에너지 사용량 정보를 수집하는 단계;
    (b) 상기 주택관리 서버에서 수용가 전기기기와 사물인터넷망을 통해 전기에너지 사용 객체별(수용가 전기기기별) 전기에너지 사용량 정보 및 속성정보를 수집하는 단계:
    (c) 상기 주택관리 서버에서 상기 (a)단계와 (b)단계에서 수집된 정보와 빅데이터 DB에 저장된 이전 전기에너지 사용 패턴 빅데이터를 기반으로 첨두부하를 예측하는 단계;
    (d) 상기 (c)단계에서 예측된 첨두부하값이 기설정된 첨두부하값 이상인지 판단하는 단계;
    (e) 상기 예측 첨두부하값이 기설정 첨두부하값 이상인 경우 전기에너지 사용 객체별(수용가 전기기기별) 전기사용 스케줄을 생성하는 단계; 및
    (f) 상기 주택관리 서버에서 객체별 전기사용 스케줄에 따라 전기사용 제어데이터를 해당 수용가 전기기기에 전송하여 전기사용을 제어하는 단계; 를
    포함하는 공동주택 전기요금 절약을 위한 전력소비 평균화 제어방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 (f)단계에서 주택관리 서버에서 전기사용 제어데이터를 사용자 단말에 전송하여 사용자가 전기사용 제어데이터를 재설정할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 공동주택 전기요금 절약을 위한 전력소비 평균화 제어방법.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200083120A (ko) * 2018-12-31 2020-07-08 주식회사 포스코아이씨티 원격검침 및 수동검침을 이용하는 건물 에너지 관리시스템 및 방법
WO2023204321A1 (ko) * 2022-04-19 2023-10-26 엘지전자 주식회사 전력 소비를 예측하는 인공 지능 장치 및 그 방법

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102622559B1 (ko) 2023-05-03 2024-01-09 주식회사 코원이앤씨 공동주택의 세대별로 전력을 공급하는 절체장치

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101359040B1 (ko) 2012-09-21 2014-02-21 울산대학교 산학협력단 상황인지 컴퓨팅기술을 적용한 ｕｓｎ기반 전력제어 시스템의 피크전력 제어방법

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007056686A (ja) * 2005-08-22 2007-03-08 Univ Of Ryukyus 風速予測に基づく風力発電機の数時間先発電電力予測装置
EP2608118B1 (en) 2011-12-21 2017-08-02 Siemens Aktiengesellschaft A method for computer-assisted determination of the usage of electrical energy produced by a power generation plant, particularly a renewable power generation plant
KR101243053B1 (ko) * 2012-08-09 2013-03-13 대동산전주식회사 실시간 피크전력 및 예상 전기요금에 기초한 사용자 맞춤형 순차적 부하제어방법
CN105809264B (zh) * 2014-12-29 2022-08-02 西门子公司 电力负载预测方法和装置

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101359040B1 (ko) 2012-09-21 2014-02-21 울산대학교 산학협력단 상황인지 컴퓨팅기술을 적용한 ｕｓｎ기반 전력제어 시스템의 피크전력 제어방법

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200083120A (ko) * 2018-12-31 2020-07-08 주식회사 포스코아이씨티 원격검침 및 수동검침을 이용하는 건물 에너지 관리시스템 및 방법
WO2023204321A1 (ko) * 2022-04-19 2023-10-26 엘지전자 주식회사 전력 소비를 예측하는 인공 지능 장치 및 그 방법

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