KR20190109064A - 디지털 트윈 장치 - Google Patents

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KR20190109064A
KR20190109064A KR1020180030967A KR20180030967A KR20190109064A KR 20190109064 A KR20190109064 A KR 20190109064A KR 1020180030967 A KR1020180030967 A KR 1020180030967A KR 20180030967 A KR20180030967 A KR 20180030967A KR 20190109064 A KR20190109064 A KR 20190109064A
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Abstract

본 발명의 디지털 트윈 장치는 분석 대상의 전력 관련 파라미터를 설정하는 설정 유니트; 상기 파라미터를 이용해서 상기 분석 대상의 전력 관리 데이터를 생성하는 생성 유니트;를 포함할 수 있다.

Description

디지털 트윈 장치{DIGITAL TWIN DEVICE}
본 발명은 현실 세계의 에너지 관리 시스템을 가상 세계에 구현하는 디지털 트윈 장치에 관한 것이다.
에너지 관리 시스템의 안전 정책을 수립하기 위해서는 에너지 관리 시스템을 테스트할 필요가 있다. 그러나, 안전 문제 등의 이유로 현실 세계에서 에너지 관리 시스템을 직접 테스트하는 것이 여의치 않다.
따라서, 안전이 보장되는 환경에서 에너지 관리 시스템을 테스트할 수 있는 수단이 요구된다.
한국등록특허공보 제1645689호에는 전력 수요의 절감량에 따라 전력 시장 가격의 전망 및 변동 이익을 자동으로 예측하는 기술이 개시되고 있다. 그러나, 각 전력 시스템의 전력 사용 상태를 가상 현실에서 테스트하는 내용은 나타나지 않고 있다.
한국등록특허공보 제1645689호
본 발명은 전력 시스템의 전력 사용 상태를 가상 환경에서 테스트하는 디지털 트윈 장치를 제공하기 위한 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 디지털 트윈 장치는 분석 대상의 전력 관련 파라미터를 설정하는 설정 유니트; 상기 파라미터를 이용해서 상기 분석 대상의 전력 관리 데이터를 생성하는 생성 유니트;를 포함할 수 있다.
본 발명의 디지털 트윈 장치는 전력 시스템의 전력 사용 상태를 가상의 트윈 환경에서 테스트할 수 있다.
가상의 트윈 환경을 이용해서 각종 전력 시스템이 테스트되므로, 안전 문제의 염려가 없으며 전력 시스템에 대한 다양한 테스트가 가능하다. 또한, 장래의 전력 사용량 패턴 등이 사전에 파악되므로 장래의 전력 계획의 수립이 가능하다.
도 1은 본 발명의 디지털 트윈 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2는 분석 대상의 파라미터를 나타낸 개략도이다.
도 3은 생성 유니트에서 생성된 아이디얼 패턴을 나타낸 그래프이다.
도 4는 소모 수단의 동작 확률 모형을 나타낸 그래프이다.
도 5는 본 발명의 디지털 트윈 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 다른 디지털 트윈 장치를 나타낸 블록도이다.
도 7은 본 발명의 또 다른 디지털 트윈 장치를 나타낸 블록도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세히 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 구성요소의 크기나 형상 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시될 수 있다. 또한, 본 발명의 구성 및 작용을 고려하여 특별히 정의된 용어들은 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 한다.
도 1은 본 발명의 디지털 트윈 장치를 나타낸 블록도이다. 도 2는 분석 대상의 파라미터를 나타낸 개략도이다.
전력 생산 시설의 증설, 전력 저장 시설의 증설, 전력 라인의 추가 증설, 전기 요금의 책정, 전력 시장 입찰, 전력 안전 정책 등의 각종 전력 정책을 수립하기 위해서는 전력을 소모하거나 생산하는 노드(분석 대상)를 대상으로 하는 다양한 테스트가 요구된다. 그러나, 안전 문제로 인해 실제의 분석 대상에 대해 다양한 테스트를 수행하기 어렵다.
일 예로, 분석 대상이 주택인 경우를 가정한다. 주택 내에 전력을 소모하는 A 가전 기기, B 가전 기기가 존재할 수 있다. 이때, A 가전 기기의 사용 패턴에 따른 분석 대상의 전력 사용량을 테스트하기 위해서는 A 가전 기기를 다양한 사용 패턴으로 운용해야 한다. 그러나, 그 과정에서 A 가전 기기에 걸리는 과부하로 인해 A 가전 기기가 훼손되거나, 심지어 합선 등으로 인해 화재가 발생될 수 있다. 결과적으로, 안전 문제로 인해 실제의 분석 대상에 대해 다양한 테스트를 수행할 수 없다. 따라서, 다양한 테스트가 요구되는 전력 정책의 수립이 어려운 것이 현실이다.
기설계된 전력 정책이 원활하게 수행되는지 여부를 파악하기 위한 테스트, 각종 전력 정책 수립에 필요한 테스트를 정상적으로 수행하기 위해 안전 문제로부터 자유로운 테스트 환경이 요구된다.
본 발명의 디지털 트윈 장치는 안전 문제로부터 자유로운 테스트 환경을 제공하기 위한 것이다. 본 발명의 디지털 트윈 장치는 분석 대상의 테스트 환경을 가상의 트윈 환경에 구축할 수 있다. 실제의 분석 대상은 가상의 트윈 환경에 모의적으로 구축될 수 있다.
도 1에 도시된 디지털 트윈 장치는 설정 유니트(110, 130, 150) 및 생성 유니트(170)를 포함할 수 있다.
가상 환경에 분석 대상을 구축하기 위해, 설정 유니트는 분석 대상의 전력 관련 파라미터를 설정할 수 있다.
생성 유니트(170)는 설정 유니트에서 설정된 파라미터를 이용해서 분석 대상의 전력 관리 데이터를 생성할 수 있다.
설정 유니트 및 생성 유니트(170)에 따르면, 현실 속 분석 대상과 흡사한 환경이 프로그램 세계에 구축되고, 현실에서 발생될 수 있는 전력 안전 상황이 가상 환경에서 시뮬레이션될 수 있다.
일 예로, 설정 유니트는 현실 파라미터 설정부(110), 사용자 파라미터 설정부(130), 이벤트 파라미터 설정부(150)를 포함할 수 있다.
가정, 공장, 건물 등의 분석 대상에는 전력을 소모하는 가전 기기 등의 소모 수단, 소모 수단에 전력을 공급하는 공급 수단이 마련될 수 있다. 이때, 현실 파라미터 설정부(110)는 공급 수단에 대한 현실 파라미터를 설정할 수 있다. 소모 수단은 가전 기기 등과 같이 전력을 플러스적으로 소모하는 전력 소비 수단, 태양광 발전 기기와 같이 전력을 마이너스적으로 소모하는 전력 생산 수단을 포함할 수 있다.
예를 들어, 현실 파라미터 설정부(110)는 공급 수단의 기준 전압(220V 또는 110V), 분전반 배선수, 배선 종류, 릴레이 기준값(차단 용량), 차단기 용량, 변압기 임피던스, 각 콘센트 별로 분전반까지의 배선 길이와 선로 임피던스, 배선 절연 저항 등의 현실 파라미터를 설정할 수 있다. 현실 파라미터는 도 2에서 메인 차단기, 분기 차단기#1, 릴레이#1, 콘센트#1, 콘센트#3, 분기 차단기#2, 릴레이#2, 콘센트#3, 분기 차단기#3, 릴레이#3, 콘센트#4, 콘센트#5의 각 임피던스, 기준 전압, 기준값을 포함할 수 있다. 또한, 현실 파라미터는 도 2에서 굵은 점 간의 선로 임피던스를 포함할 수 있다.
현실 파라미터는 분석 대상으로부터 제공되거나, 분석 대상에 공급 수단을 설비한 사업자로부터 디폴트 값으로 제공될 수 있다.
사용자 파라미터 설정부(130)는 현실 파라미터를 기초로 사용자 파라미터를 설정할 수 있다. 사용자 파라미터 설정부(130)는 공급 수단에 연결된 소모 수단의 종류, 각 소모 수단의 소비 전력, 역률, 각 소모 수단에 연결된 콘센트 위치, 소모 수단의 배선 연결 방법(단상, 3상) 등의 사용자 파라미터를 설정할 수 있다. 사용자 파라미터는 도 2에서 LCD 모니터, PC(포스기), 형광등#1, 형광등#2, 램프등#1, 에어컨#1, 형광등#3, 냉장고#1, 오븐#1, 냉장고#2, 믹서기#1, 전자렌즈#1, LCD TV#1, 형광등#4, 커피머신#1, LCD TV#2, 형광등#5, 에어컨#2의 종류, 소비 전력, 연결된 콘센트 종류를 포함할 수 있다.
다음의 표 1은 사용자 파라미터의 일 예를 나타낸다.
가전기기 종류 연결타입 콘센트연결위치 역률 소비전력
PC 단상 2번 콘센트 0.98 500kW
에어컨 3상 3번 콘센트 0.9 1000kW
이벤트 파라미터 설정부(150)는 현실 파라미터 및 사용자 파라미터를 기초로 이벤트 파라미터를 설정할 수 있다. 이벤트 파라미터 설정부(150)는 설정 시간별 소모 수단의 사용 여부, 각 소모 수단의 사용 확률, 소모 수단의 최소 사용 시간, 소모 수단의 최대 사용 시간, 소모 수단의 사용 회수 등의 이벤트 파라미터를 설정할 수 있다.
생성 유니트(170)는 현실 파라미터, 사용자 파라미터, 이벤트 파라미터를 모두 이용해서 분석 대상의 전력 관리 데이터를 생성할 수 있다. 현실 파라미터 및 사용자 파라미터는 기구 특성과 관련된 파라미터로 변동이 크지 않은 반면, 이벤트 파라미터는 사용자의 생활 패턴, 사용자의 상태에 따라 큰 폭으로 변동될 수 있다.
실제 분석 대상의 사용 패턴에 이벤트 파라미터가 수렴되도록, 이벤트 파라미터 설정부(150)는 제1 설정부(151) 및 제2 설정부(152)를 포함할 수 있다. 생성 유니트(170)는 제1 설정부(151)에 연결된 제1 생성부(171), 제2 설정부(152)에 연결된 제2 생성부(172)를 포함할 수 있다.
제1 생성부(171)는 해당 시간(t)의 전력 관리 데이터를 생성할 수 있다. 일 예로, 제1 생성부(171)는 특정 시각의 전압, 전류, 하모닉스, 저항성 누설 전류, 용량성 누설 전류 등의 전력 관리 데이터를 생성할 수 있다.
제2 생성부(172)는 해당 분석 구간(t ~ t+n)의 전력 관리 데이터를 생성할 수 있다. 일 예로, 제2 생성부(172)는 매 초 단위의 전압, 전류, 하모닉스, 저항성 누설 전류, 용량성 누설 전류 등의 전력 관리 데이터를 생성할 수 있다.
제1 설정부(151)는 결정론적 방법(Deterministic Method)에 따라 이벤트 파라미터를 설정할 수 있다. 구체적으로, 제1 설정부(151)는 설정 시간에 대한 소모 수단의 사용 여부를 확정적으로 설정할 수 있다. 제1 설정부(151)는 시간에 따라 각 소모 수단의 동작 여부를 설정할 수 있다.
제1 생성부(171)는 설정 시간대의 이벤트 파라미터를 확정해놓고 현실 파라미터 및 사용자 파라미터를 참조해서 전력 관리 데이터를 생성할 수 있다. 제1 생성부(171)는 결정론적으로 생성된 시나리오에 맞는 전력 관리 데이터를 생성할 수 있다.
일 예로, 제1 설정부(151)는 오전 9시에 에어컨을 사용 중이라는 이벤트 파라미터를 설정하고, 제1 생성부(171)는 에어컨의 사용자 파라미터, 에어컨에 연결된 공급 수단의 현실 파라미터를 이용해서 분석 대상의 오전 9시 전력 사용량 등을 생성할 수 있다.
제2 설정부(152)는 확률론적 방법(Stochastic Method)에 따라 이벤트 파라미터를 설정할 수 있다. 구체적으로, 제2 설정부(152)는 분석 대상의 사용 패턴을 확률적으로 정의하여 이벤트 파라미터에 해당하는 이벤트 발생 시나리오를 생성할 수 있다. 제2 설정부(152)는 제1 설정부(151)로 입력되는 결정 요소들을 특정 패턴, 확률에 맞게 생성하여 입력할 수 있다. 제2 설정부(152)는 각 소모 수단의 시간 단위별 턴 온(turn on) 확률(사용 확률), 사용시 최소/최대 사용 시간, 하루 최소 턴 온 회수 등을 결정할 수 있다.
제2 생성부(172)는 확률론적으로 생성된 시나리오에 맞는 전력 관리 데이터를 생성할 수 있다.
일 예로, 제2 설정부(152)는 오전 9시부터 9시 5분 사이에 에어컨 사용 확률을 10%로 설정할 수 있다. 제2 생성부(172)는 오전 9시부터 9시 5분 사이에 10%의 확률로 에어컨의 사용 여부를 시뮬레이션하고, 확률에 따라 에어컨 사용이 결정된 경우 에어컨의 최소 사용 시간과 최대 사용 시간 사이의 선택값으로 에어컨의 사용 시간을 시뮬레이션할 수 있다.
분석 대상에 결정론적 방법을 적용할 경우, 특정 수단에 대한 모의가 편리하다. 반면, 장시간의 모의를 진행하기에는 결정해야 하는 이벤트 파라미터가 지나치게 많은 부담이 있다. 또한, 현실적으로 사용자의 패턴이 매일 똑같을 수 없으므로, 장시간 모의에서 현실적인 전력 사용 패턴의 변화를 반영하기 위해서는 이벤트 파라미터를 확률 모형화하는 확률론적 방법이 적용되는 것이 좋다.
제1 설정부(151) 및 제1 생성부(171)는 사용자가 원하는 상황만을 특정하여 가상의 트윈 환경에서 전력 안전 상황을 시뮬레이션할 수 있다. 따라서, 제1 설정부(151) 및 제1 생성부(171)는 분석 대상의 단기 모의에 적용되는 것이 좋다.
제2 설정부(152)는 전력 사용 환경, 즉 이벤트 파라미터를 확률 모형화할 수 있다. 제2 생성부(172)는 트윈 환경에서 다양한 확률 조합에 따른 전력 안전 상황을 모의할 수 있다. 따라서, 전력 안전 정책을 장기 모의할 경우, 확률 조합으로 생성된 다양한 전력 상황에서 안전 정책의 적용/수행 결과가 효과적으로 모의될 수 있다.
생성 유니트(170)는 파라미터를 이용해서 분석 대상의 전력 사용량 패턴을 시뮬레이션할 수 있다. 생성 유니트(170)는 시뮬레이션된 전력 사용량 패턴에 해당하는 아이디얼 패턴에 따라 전력 관리 데이터를 생성할 수 있다.
도 3은 생성 유니트(170)에서 생성된 아이디얼 패턴을 나타낸 그래프이다.
도 3의 아이디얼 패턴은 설정 날짜의 분석 대상의 전력 사용량 패턴을 나타낸 것으로, 제2 설정부(152)에서 설정된 이벤트 파라미터에 의해 제2 생성부(172)에 의해 생성된 것일 수 있다.
제2 생성부(172)는 아이디얼 패턴을 이용해서, 분석 대상의 전체 전력 사용량, 시간대별 전력 사용량, 시간대별 사용되는 소모 수단 종류 등의 전력 관리 데이터를 생성할 수 있다.
도 4는 소모 수단의 동작 확률 모형을 나타낸 그래프이다.
제2 설정부(152)는 도 4와 같이 각 소모 수단, 예를 들어 가전 기기 A의 시간대별 동작 확률을 설정할 수 있다. 제2 설정부(152)는 일단 동작이 개시(턴 온)된 각 소모 수단의 최소 사용 시간 및 최대 사용 시간을 설정할 수 있다. 도 4의 가로축은 시간을 나타내고, 세로축은 가선 기기 A의 사용 확률을 나타낸다. 세로축의 10은 100%를 나타낸다.
소모 수단의 동작 확률, 최소 사용 시간, 최대 사용 시간을 입수한 제2 생성부(172)는 동작 확률에 따라 각 소모 수단의 턴 온 여부를 시뮬레이션하고, 동작 확률에 따라 턴 온된 각 소모 수단의 사용 시간을 최소 사용 시간과 최대 사용 시간 사이에서 결정할 수 있다. 제2 생성부(172)는 결정된 내용을 이용해서 도 3의 아이디얼 패턴을 생성할 수 있다.
도 5는 본 발명의 디지털 트윈 방법을 나타낸 흐름도이다. 도 5에 도시된 디지털 트윈 방법은 도 1의 디지털 트윈 장치의 동작으로 설명될 수 있다.
먼저, 현실 파라미터 설정부(110)에 의해 현실 파라미터가 설정될 수 있다(S 510). 현실 파라미터의 설정에 의해 분석 대상에 설비된 각종 분전반, 배선, 콘센트 등의 전기적 특성이 컴퓨터로 구동되는 가상의 트윈 환경에 구축될 수 있다.
사용자 파라미터 설정부(130)에 의해 사용자 파라미터가 설정될 수 있다(S 520). 사용자 파라미터의 설정에 의해 분석 대상에 사용자가 설치한 각종 가전 기기, 발전 기기 등의 전기적 특성이 가상의 트윈 환경에 구축될 수 있다.
이벤트 파라미터 설정부(150)에 의해 이벤트 파라미터가 설정될 수 있다(S 530). 이벤트 파리미터의 설정에 의해 분석 대상에 마련된 가전 기기, 발전 기기 등의 시간별 동작 유무가 가상의 트윈 환경에 구축될 수 있다. 이벤트 파라미터는 분석 대상에 대한 사용자의 전력 사용 패턴에 따라 변경될 수 있다.
생성 유니트(170)에 의해 분석 대상의 전력 사용량 패턴이 도 3 및 도 4와 같이 시뮬레이션되며, 생성 유니트(170)는 전력 사용량 패턴 등을 이용해서 전력 관리 데이터를 생성할 수 있다.
생성 유니트(170)에서 생성된 전력 관리 데이터는 각종 전력 정책, 안전 정책의 수립에 이용될 수 있다.
실제 상황에 수렴하는 전력 관리 데이터가 획득되기 위해서는 각종 파라미터의 정확도가 보장되어야 한다.
분석 대상에 분전반 등의 공급 수단을 설비한 사업자 등으로부터 제공된 디폴트값이 현실 파라미터로 이용될 수 있다. 가전 기기 등의 소모 수단의 제조업자로부터 제공된 디폴트값이 사용자 파라미터로 이용될 수 있다. 그런데, 실제의 분석 대상의 경우, 전력 기기, 가전 기기의 노후화 등으로 인해 디폴트값과 차이를 보일 수 있다. 그 결과, 생성 유니트(170)에서 생성된 전력 관리 데이터는 실제의 분석 대상의 전력 관련 측정 데이터와 큰 차이를 나타낼 수 있다.
시뮬레이션된 전력 관리 데이터가 실제의 측정 데이터에 수렴하도록, 딥러닝 기법 등이 적용될 수 있는데, 문제는 학습에 필요한 데이터 자체가 거의 전무하다는 것이다. 그 결과, 정답을 모르니, 맞다 틀리다에 대한 학습 자체가 불가능하다.
본 발명의 디지털 트윈 장치는 시뮬레이션된 전력 관리 데이터를 실제의 측정 데이터에 수렴시키는 보정 유니트(210, 230, 250)를 포함할 수 있다.
보정 유니트는 전력 관리 데이터 또는 분석 대상의 전력 관련 측정 데이터를 이용해서 각종 파라미터를 역생성하거나 보정할 수 있다. 파라미터는 상수와 변수를 포함할 수 있는데, 보정 유니트는 전력 관리 데이터가 분석 대상의 전력 관련 측정 데이터에 수렴하도록, 파라미터의 변수를 역생성하거나 보정할 수 있다.
생성 유니트(170)는 보정 유니트에서 역생성되거나 보정된 파라미터를 이용해서 전력 관리 데이터를 생성할 수 있다.
도 6은 본 발명의 다른 디지털 트윈 장치를 나타낸 블록도이다.
보정 유니트는 분석 대상의 전력 관련 측정 데이터를 이용해서 파라미터를 역생성하는 역생성부(210)를 포함할 수 있다. 역생성부(210)는 아이디얼 패턴을 생성하는 생성 유니트(170)의 역함수를 포함할 수 있다.
역생성부(210)는 전력 관련 측정 데이터를 이용해서 분석 대상의 실제 전력 사용량 패턴에 해당하는 리얼 패턴 real을 파악할 수 있다. 역생성부(210)는 리얼 패턴 real을 이용해서 파라미터를 역생성할 수 있다.
역생성부(210)에 따르면, 다양한 분석 대상에 대해서 분석이 가능하며, 특히, 현실에 부합하는 사용자 파라미터 또는 이벤트 파라미터가 생성될 수 있다. 역생성부(210)에 의해 역생성된 현실 파라미터 d, 사용자 파라미터 u, 이벤트 파라미터 e는 현실 파라미터 설정부(110), 사용자 파라미터 설정부(130), 이벤트 파라미터 설정부(150)로 각각 전달될 수 있다. 생성 유니트(170)는 역생성된 각 파라미터를 이용해서 아이디얼 패턴을 시뮬레이션할 수 있다.
도 7은 본 발명의 또 다른 디지털 트윈 장치를 나타낸 블록도이다.
보정 유니트는 생성 유니트(170)로부터 출력된 아이디얼 패턴 ideal과 실제의 리얼 패턴 real을 비교하는 비교부(230), 비교부(230)의 비교 결과를 이용해 파라미터의 보정값을 산출하는 보정부(250)를 포함할 수 있다.
비교부(230)는 아이디얼 패턴과 리얼 패턴 간의 차이값을 산출하고, 보정부(250)는 차이값이 0이 되도록, 아이디얼 패턴에 적용된 파라미터의 보정값을 산출할 수 있다.
일 예로, 보정부(250)는 현실 파라미터의 보정값 Δd, 사용자 파라미터의 보정값 Δu, 이벤트 파라미터의 보정값 Δe를 생성할 수 있다.
현실 파라미터 설정부(110)는 현실 파라미터의 보정값 Δd를 이용해서 현실 파라미터를 보정할 수 있다.
사용자 파라미터 설정부(130)는 사용자 파라미터의 보정값 Δu를 이용해서 사용자 파라미터를 보정할 수 있다.
이벤트 파라미터 설정부(150)는 이벤트 파라미터의 보정값 Δe를 이용해서 이벤트 파라미터를 보정할 수 있다.
아이디얼 패턴 ideal을 생성하는 생성 유니트(170)는 보정부(250)에 의해 피드백 제어될 수 있다. 피드백 제어된 생성 유니트(170)는 리얼 패턴 real에 수렴하는 아이디얼 패턴 ideal을 생성할 수 있으며, 해당 아이디얼 패턴 ideal을 이용해서 실제 상황에 수렴하는 정확한 전력 관리 데이터를 생성할 수 있다.
이상에서 본 발명에 따른 실시예들이 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
110...현실 파라미터 설정부 130...사용자 파라미터 설정부
150...이벤트 파라미터 설정부 151...제1 설정부
152...제2 설정부 170...생성 유니트
171...제1 생성부 172...제2 생성부
210...역생성부 230...비교부
250...보정부

Claims (5)

  1. 분석 대상의 전력 관련 파라미터를 설정하는 설정 유니트;
    상기 파라미터를 이용해서 상기 분석 대상의 전력 관리 데이터를 생성하는 생성 유니트;
    를 포함하는 디지털 트윈 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 생성 유니트는 상기 파라미터를 이용해서 가상의 트윈 환경에 상기 분석 대상의 전력 사용량 패턴에 해당하는 아이디얼 패턴을 시뮬레이션하고, 상기 아이디얼 패턴에 따라 상기 전력 관리 데이터를 생성하는 디지털 트윈 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 설정 유니트는 상기 분석 대상에 설치된 공급 수단과 관련된 현실 파라미터를 설정하는 현실 파라미터 설정부, 상기 분석 대상에 설치된 소모 수단과 관련된 사용자 파라미터를 설정하는 사용자 파라미터 설정부, 상기 소모 수단의 사용 패턴과 관련된 이벤트 파라미터를 설정하는 이벤트 파라미터 설정부를 포함하는 디지털 트윈 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 설정 유니트는 결정론적 방법에 따라 이벤트 파라미터를 설정하는 제1 설정부, 확률론적 방법에 따라 이벤트 파라미터를 설정하는 제2 설정부를 포함하는 디지털 트윈 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 설정 유니트는 상기 분석 대상에 설치된 공급 수단과 관련된 현실 파라미터, 상기 분석 대상에 설치된 소모 수단과 관련된 사용자 파라미터, 상기 소모 수단의 사용 패턴과 관련된 이벤트 파라미터를 설정하고,
    상기 설정 유니트는 제1 설정부와 제2 설정부를 포함하며,
    상기 제1 설정부는 설정 시간에 대한 상기 소모 수단의 사용 여부를 확정적으로 설정하고,
    상기 제2 설정부는 시간대별 동작 확률과 최소 사용 시간과 최대 사용 시간을 이용해서 상기 소모 수단의 사용 패턴을 설정하며,
    상기 생성 유니트는 제1 생성부와 제2 생성부를 포함하고,
    상기 제1 생성부는 설정 시간대의 이벤트 파라미터를 확정해 놓고 상기 현실 파라미터 및 상기 사용자 파라미터를 이용해서 상기 전력 관리 데이터를 생성하고,
    상기 제2 생성부는 상기 동작 확률에 따라 상기 소모 수단의 턴 온 여부를 시뮬레이션하고, 상기 동작 확률에 따라 턴 온된 상기 소모 수단의 사용 시간을 상기 최소 사용 시간과 상기 최대 사용 시간 사이에서 결정하고, 결정된 사용 시간을 이용해서 상기 전력 관리 데이터를 생성하는 디지털 트윈 장치.
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