KR20190115535A - Ａi 및 딥러닝 기반 스마트 ｅｓｓ - Google Patents

Ａi 및 딥러닝 기반 스마트 ｅｓｓ

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KR20190115535A
KR20190115535A KR1020180033469A KR20180033469A KR20190115535A KR 20190115535 A KR20190115535 A KR 20190115535A KR 1020180033469 A KR1020180033469 A KR 1020180033469A KR 20180033469 A KR20180033469 A KR 20180033469A KR 20190115535 A KR20190115535 A KR 20190115535A
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Abstract

본 발명은 부하에 대한 상용 전원 공급을 개폐시키는 스위칭부; 상기 상용 전원에 의해 충전되고, 상기 스위칭부에 의해 상기 상용 전원이 차단시 상기 부하에 전원을 공급하는 배터리; 상기 상용 전원을 상기 배터리에 충전되도록 변환하거나, 상기 배터리의 전원을 인버터 전원으로 변환하여 상기 부하에 공급되도록 하는 충전/인버터부; 상기 부하에 공급되는 상기 상용 전원에 대한 교란 전원을 감지하는 교란전원감지부; 및 상기 교란전원감지부의 감지신호를 수신받아 상기 스위칭부의 동작을 제어하는 인공지능제어부;를 포함하도록 한 AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 이상 전압을 감지시 스위칭에 의해 정상 전원이 출력되도록 함으로써, 무순단 절체와 인버터 등의 효율과 수명 향상을 가져오도록 할 수 있고, 상용 전원의 상태를 상시 감시하면서 상용 전원과 인버터 전원의 파형이 일치하도록 동기화시킴으로써, 파형의 불일치로 인한 UPS와 부하의 고장 발생을 방지할 수 있으며, 부하에 공급되는 전원의 교란에 대한 감지를 통해, 전원 교란을 최소화 내지 예방하도록 하는 학습 효과를 가지는 인공지능 뿐만 아니라 딥 러닝의 구현에 의해 부하에 안정적인 전원의 공급에 크게 기여할 수 있고, 이로 인해 지하철, 기차, 경전철, SRT, KTX 등 철도의 각종 시설 및 장비의 시동이나 정지 또는 혼용시, 전원 교란 발생으로 인해 유발되는 각종 피해를 방지할 수 있다.

Description

ＡI 및 딥러닝 기반 스마트 ＥＳＳ{Artificial intelligence and deep learning based smart energy storage system}
본 발명은 AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 부하에 공급되는 전원의 교란에 대한 감지를 통해, 전원 교란을 최소화 내지 예방하도록 하는 학습 효과를 가지는 인공지능 및 딥 러닝의 구현에 의해, 부하에 안정적으로 전원이 공급되도록 함으로써, 지하철, 기차, 경전철, SRT, KTX 등 철도의 각종 시설 및 장비의 시동이나 정지 또는 혼용시, 새그(Sag), 고전압, 서지(Surge), 저전압, 고조파, 순간정전 등의 전원 교란으로 인해 유발되는 각종 피해를 예방하여, 안정적인 철도 시설 및 장비의 운영을 가능하도록 하는 AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS에 관한 것이다.
일반적으로, 과학문명과 산업의 빠른 발전으로 현대인의 교통수단은 끊임없이 진화하고 있으며, 철도산업 또한 급변하고 있다. 지하철은 하루 이용객 수가 100만명이 넘을 정도로 우리 생활에 없어서 안 될 중요한 교통수단으로 자리 잡고 있으며, 전력을 공급받아 움직이는 교통수단이기 때문에 전력 공급에 이상이 생길시 대형 사고로 이어지는 위험을 가지고 있다.
이와 같은 중요한 교통수단인 지하철, 기차, 경전철, SRT, KTX 등 철도의 안전 운행에 가장 필요로 하는 기술 중 하나는 비상전력 공급장치인데, 비상전력 공급장치로는 ESS(Energy Storage System; 에너지저장장치)가 사용되고 있다.
종래의 ESS에 대한 기술로는 한국공개특허 제10-1999-0063773호의 "하이브리드 에너지 저장 시스템"이 제시된 바 있는데, 이는 일정한 전력 출력을 제공하기 위해, 납 축전지, 니켈 카드뮴 전지, 니켈 금속 수소화물 전지, 리튬 이온전지, 리튬 폴리머 전지 및 이들의 조합으로 구성되는 군으로부터 선택된 2차 전지로 구성되는 제 1 에너지 저장 장치와; 간헐적인 고전력 출력 버스트를 제공하기 위한 고전력 전기 화학 캐패시터로 구성되는 제 2 에너지 저장장치와; 상기 제 1 및 제 2의 에너지 저장 장치에 전기적으로 연결되어 그들의 출력을 조절하고, 상기 에너지 저장 장치를 부하에 전기적으로 연결하는 출력 전자 회로 소자를 포함한다.
그러나, 이와 같은 종래 기술은 지하철, 기차, 경전철, SRT, KTX 등 철도에 대한 각종 시설 및 장비의 시동시, 각종 시설 및 장비 운용의 정지시 또는 여러 장비의 혼용시, 새그(Sag), 고전압, 서지(Surge), 저전압, 고조파, 순간정전 등의 전원 교란이 발생하게 되고, 이로 인해 각종 피해를 유발하게 되는데, 이러한 피해의 구체적인 예로는 스크린 도어의 센서 오작동의 원인이 되고, 지하철 개찰구 및 무인 발권기의 정지를 초래하며, 지하철에 연결된 각종 신호들의 오류를 유발하는 등의 문제점을 발생시킨다.
이처럼 종래 기술은 상시 상용 급전 방식에 의해 상용 전원이 그대로 출력되기 때문에 이상 전압 변동이 있어도 대응할 수 없다는 단점을 가지며, 이러한 단점을 극복하기 위하여, 상시 인버터 급전 방식을 적용할 경우 이상 전압을 막아주지만, 계속적인 인버터 사용으로 인해 효율과 수명이 급격하게 떨어지는 문제점을 가지고 있었다.
상기한 바와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 기본적으로 상시 상용 전원이 공급되나, 이상 전압을 감지시 스위칭에 의해 정상 전원이 출력되도록 함으로써, 무순단 절체와 인버터 등의 효율과 수명 향상을 가져오도록 하고, 상용 전원의 상태를 상시 감시하면서 상용 전원과 인버터 전원의 파형이 일치하도록 동기화시킴으로써, 파형의 불일치로 인한 UPS와 부하의 고장 발생을 방지하며, 부하에 공급되는 전원의 교란에 대한 감지를 통해 전원 교란을 최소화 내지 예방하도록 하는 학습 효과를 가지는 인공지능 뿐만 아니라 딥 러닝의 구현에 의해 부하에 안정적인 전원의 공급에 크게 기여하고, 이로 인해 지하철, 기차, 경전철, SRT, KTX 등 철도의 각종 시설 및 장비의 시동이나 정지 또는 혼용시, 새그(Sag), 고전압, 서지(Surge), 저전압, 고조파, 순간정전 등의 전원 교란 발생으로 인해 유발되는 각종 피해를 방지하며, 리튬폴리머 배터리의 채용과 절체 시간 단축 등에 의해 내구성 및 신뢰성을 높이도록 하는데 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적들은 이하의 실시례에 대한 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.
상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위해, 본 발명의 일측면에 따르면, 부하에 대한 상용 전원 공급을 개폐시키는 스위칭부; 상기 상용 전원에 의해 충전되고, 상기 스위칭부에 의해 상기 상용 전원이 차단시 상기 부하에 전원을 공급하는 배터리; 상기 상용 전원을 상기 배터리에 충전되도록 변환하거나, 상기 배터리의 전원을 인버터 전원으로 변환하여 상기 부하에 공급되도록 하는 충전/인버터부; 상기 부하에 공급되는 상기 상용 전원에 대한 교란 전원을 감지하는 교란전원감지부; 상기 교란전원감지부를 통해서 감지되는 교란 전원에 따라 상기 스위칭부의 제어 방식을 딥러닝 학습 알고리즘을 이용하여 생성하는 딥러닝제어추천부; 및 상기 교란전원감지부의 감지신호와 상기 딥러닝제어추천부가 생성한 제어 방식을 수신받아, 교란 전원에 따른 제어 방식에 따라 상기 스위칭부의 동작을 제어하는 인공지능제어부;를 포함하는, AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS가 제공된다.
상기 인공지능제어부는, 상기 교란전원감지부를 통해 교란 전원에 대한 시간대별, 요일별 및 부하 종류별로 발생 빈도를 산출하고, 상기 발생 빈도가 정해진 값 이상인 시간대, 요일 및 부하 종류에 해당할 경우, 상기 상용 전원을 대신하여 상기 배터리로부터 상기 충전/인버터부에 의해 변환된 인버터 전원이 상기 부하에 공급되도록 하고, 상기 발생 빈도를 정해진 기간 단위로 매일 통계 처리하여 업데이트함으로써 교란 전원 발생의 최신 경향이 반영되도록 할 수 있다.
상기 배터리의 출력 전압을 조정하는 AVR(Auto Voltage Regulator)을 더 포함하고, 상기 인공지능제어부는, 상기 AVR이 설정 범위 내에서 상기 출력 전압을 조정하도록 제어하되, 미리 정한 기간 동안 교란 전원의 발생 횟수가 감소되는 방향으로 상기 설정 범위를 가변시킬 수 있다.
상기 충전/인버터부는, 상기 상용 전원의 파형을 감지하여, 상기 인버터 전원의 파형이 상기 상용 전원의 파형과 일치하도록 동기화시킬 수 있다.
외부의 단말기와 통신을 수행하도록 하는 통신부를 더 포함하고, 상기 인공지능제어부는, 상기 통신부를 통해 상기 단말기의 제어신호를 수신받아, 상기 단말기의 제어신호에 상응하도록, 상기 배터리의 출력 전압을 조정하는 AVR(Auto Voltage Regulator)과 상기 스위칭부의 동작을 제어할 수 있다.
본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS에 의하면, 상시 상용 전원이 부하에 공급되다가, 이상 전압을 감지시 스위칭에 의해 정상 전원이 출력되도록 함으로써, 무순단 절체와 인버터 등의 효율과 수명 향상을 가져오도록 할 수 있고, 상용 전원의 상태를 상시 감시하면서 상용 전원과 인버터 전원의 파형이 일치하도록 동기화시킴으로써, 파형의 불일치로 인한 UPS와 부하의 고장 발생을 방지할 수 있으며, 부하에 공급되는 전원의 교란에 대한 감지를 통해, 전원 교란을 최소화 내지 예방하도록 하는 학습 효과를 가지는 인공지능 뿐만 아니라 딥 러닝의 구현에 의해 부하에 안정적인 전원의 공급에 크게 기여할 수 있고, 이로 인해 지하철, 기차, 경전철, SRT, KTX 등 철도의 각종 시설 및 장비의 시동이나 정지 또는 혼용시, 새그(Sag), 고전압, 서지(Surge), 저전압, 고조파, 순간정전 등의 전원 교란 발생으로 인해 유발되는 각종 피해를 방지할 수 있으며, 리튬폴리머 배터리의 채용과 절체 시간 단축 등에 의해 내구성 및 신뢰성을 높이도록 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시례에 따른 AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS를 도시한 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시례에 따른 AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS의 AVR 적용 유무에 대한 입력전압 그래프를 비교하여 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시례에 다른 AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS의 동기화 운전을 설명하기 위한 그래프이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고, 여러 가지 실시례를 가질 수 있는 바, 특정 실시례들을 도면에 예시하고, 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니고, 본 발명의 기술 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 식으로 이해되어야 하고, 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 하기 실시례에 한정되는 것은 아니다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시례를 상세히 설명하며, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성요소에 대해서는 동일한 참조 번호를 부여하고, 이에 대해 중복되는 설명을 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시례에 따른 AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS를 도시한 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시례에 따른 AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS(100)는 스위칭부(11), 배터리(12), 충전/인버터부(13), 교란전원감지부(14), 딥러닝제어추천부(23) 및 인공지능제어부(15)를 포함할 수 있다.
스위칭부(11)는 부하(1)에 대한 상용 전원 공급을 개폐시키도록 하는데, 일례로 고속 반도체스위치가 사용될 수 있다.
배터리(12)는 상용 전원에 의해 충전되고, 스위칭부(11)에 의해 상용 전원이 차단시 부하에 전원을 공급하는데, 일례로 리튬 폴리머 충전지가 사용될 수 있고, 이로 인해 내구성이 뛰어나도록 할 뿐만 아니라, 공급 전원의 안정성 및 신뢰성을 높이도록 할 수 있다.
충전/인버터부(13)는 상용 전원을 배터리(12)에 충전되도록 변환하거나, 배터리(12)의 전원을 인버터 전원으로 변환하여 부하(1)에 공급되도록 한다. 또한 충전/인버터부(13)는 상용 전원의 파형을 감지하여, 도 3에서와 같이 인버터 전원의 파형이 상용 전원의 파형과 일치하도록 동기화시킬 수 있는데, 이를 위해 일례로 상용 전원으로부터 전압과 전류를 체크하여 파형에 관한 정보를 감지하고, 이러한 정보에 따라 인버터 전원의 파형이 상용 전원의 파형과 동일하도록 동조시킬 수 있으며, 이를 위해 다양한 방식의 동조기 구성을 포함할 수 있다.
교란전원감지부(14)는 부하(1)에 공급되는 상용 전원에 대한 교란 전원을 감지한다. 교란전원감지부(14)는 부하(1)에 공급되는 상용 전원에 대하여 새그(Sag), 고전압, 서지(Surge), 저전압, 고조파 및 순간정전을 교란 전원으로서 감지하는데, 이를 위해 전압계를 비롯하여 교란 전원의 감지를 가능하도록 하는 다양한 센서나 측정기가 사용될 수 있다.
딥러닝제어추천부(23)는 교란전원감지부를 통해서 감지되는 교란 전원에 따라 스위칭부(11)의 제어 방식을 딥러닝 학습 알고리즘을 이용하여 생성하도록 한다. 이러한 딥러닝제어추천부(23)는 교란 전원에 따른 제어 방식을 인공지능제어부(15)에 제공함으로써, 인공지능제어부(15)가 교란 전원에 따른 최선의 스위칭부(11) 제어를 수행하도록 할 수 있다. 딥러닝제어추천부(23)는 교란 전원에 따라 딥 러닝 신경망을 형성하고, 교란 전원의 파형을 딥 러닝 신경망의 입력으로 설정하며, 상용 전원과 인버터 전원의 파형이 일치하도록 하는 동기화 목표치를 딥 러닝 신경망의 출력으로 설정함으로써, 전원 교란을 최소화 예방하도록 하는 학습 효과를 가지도록 한다. 이러한 딥러닝제어추천부(23)에 의한 딥 러닝 신경망의 형성, 그리고 상용 전원과 인버터 전원의 파형이 일치하도록 하는 학습 등은 이 밖에도 알려진 여러 딥 러닝 학습 방식을 따를 수 있다.
인공지능제어부(15)는 교란전원감지부(14)의 감지신호와 상기 딥러닝제어추천부(23)가 생성한 제어 방식을 수신받아, 교란 전원에 따른 제어 방식에 따라 스위칭부(11)의 동작을 제어한다. 이러한 인공지능제어부(15)는 딥러닝제어추천부(23)의 추천 제어 방식과는 별개로, 자체적이면서 독립적으로 스위칭부(11)를 제어할 수 있는데, 일례로 교란전원감지부(14)를 통해 교란 전원에 대한 시간대별, 요일별 및 부하 종류별로 발생 빈도를 산출하고, 발생 빈도가 정해진 값 이상인 시간대, 요일 및 부하 종류에 해당할 경우, 상용 전원을 대신하여 배터리(12)로부터 충전/인버터부(13)에 의해 변환된 인버터 전원이 부하(1)에 공급되도록 하고, 발생 빈도를 정해진 기간 단위로 매일 통계 처리하여 업데이트함으로써 교란 전원 발생의 최신 경향이 반영되도록 할 수 있다. 여기서, 발생 빈도는 특정 시간대나 특정 요일 또는 특정 부하 종류에 대한 교란 전원의 발생 횟수를 전체 교란 전원의 발생 횟수로 나눈 값일 수 있다. 또한 정해진 값이란 0.1~1.0의 범위 내에서 사용자의 필요에 따라 정해질 수 있다. 또한 정해진 기간 단위란, 예컨대 5일, 일주일, 2주일, 한달 등일 수 있으며, 이 밖에도 필요에 따라 그 기간을 임의로 설정할 수 있다.
인공지능제어부(15)는 교란 전원으로서, 새그(Sag), 고전압, 서지(Surge), 저전압, 고조파 및 순간정전을 판단하게 되는데, 이에 대한 판단기준으로는 시간과 전압이 될 수 있으며, 우선적으로 고려되어야 할 요소로는 부하(1)의 손상 우려이므로, 이를 고려하여 그 판단기준이 정해질 수 있는데, 예를 들면 시간적인 기준은 0.1 μsec~0.1 sec일 수 있으며, 전압은 기준 공급 전압의 ± 10%를 벗어나는 값일 수 있으며, 반드시 이에 한하는 것은 아니다.
본 발명의 일 실시례에 따른 AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS(100)는 배터리(12)의 출력 전압을 조정하는 AVR(Auto Voltage Regulator; 16)을 더 포함할 수 있다. 여기서 AVR(16)은 전압을 부하나 속도의 변동에 관계없이 일정하게 유지하는 장치를 말하는 것으로서, 도 2에서 (a)에서와 같이 구비되는 않는 경우 전압의 불안정한 상태를 (b)에서와 같이 전압을 안정화시키도록 하는데, 예컨대 제어부, 정류부, 차단부 및 출력부로 구성되어, 출력전압을 검출하여 이것을 설정값과 비교하고, 그 편차에 따라 여자전류를 변화시킴으로써 자동으로 전압이 조정되도록 할 수 있다. 이때, 인공지능제어부(15)는 AVR(16)이 설정 범위 내에서 출력 전압을 조정하도록 제어하되, 미리 정한 기간, 예컨대 2일이나 3일 또는 일주일 동안 교란 전원의 발생 횟수를 산출하여, 발생 횟수가 감소되는 방향으로 AVR(16)에 대한 설정 범위를 가변시킬 수 있다. 여기서, 설정 범위의 가변은 설정 범위를 정해진 값, 예컨대 1%~10%의 범위 내에서 감소 또는 증가시키는 것을 의미할 수 있으며, 정해진 최대값(예컨대 150%에 해당하는 값) 또는 최소값(예컨대 50%에 해당하는 값)에 도달할 때까지 증감을 반복할 수 있다.
본 발명의 일 실시례에 따른 AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS(100)는 외부의 단말기(2)와 통신을 수행하도록 하는 통신부(17)를 더 포함할 수 있다. 여기서 단말기(2)는 스마폰, 태블릿 PC, PC 또는 노트북 등을 비롯하여 어플리케이션이나 프로그램의 실행에 의해 정해진 프로세스를 수행함과 아울러, 유선이나 무선 통신이 가능한 기기일 수 있다. 또한 통신부(17)는 Wi-Fi, 블루투스, 3G, LTE 등을 비롯하여, 다양한 무선이나 유선 통신 방식을 적용할 수 있다. 인공지능제어부(15)는 통신부(17)를 통해 단말기(2)의 제어신호를 수신받아, 단말기(2)의 제어신호에 상응하도록, 배터리(12)의 출력 전압을 조정하는 AVR(Auto Voltage Regulator; 16))과 스위칭부(11)의 동작을 제어할 수 있다. 즉, 단말기(2)는 본 발명에 적용되는 어플리케이션이나 프로그램의 다운로드 및 설치와 실행에 의해 스위칭부(11)의 동작에 의해 부하(1)에 공급되는 전원을 상용 전원과 인버터 전원 중 어느 하나를 선택하거나, AVR(16)에 의해 조정되는 전압의 범위를 설정하도록 할 수 있으며, 이 밖에도 본 발명에서 필요로 하는 각종 값을 설정할 수 있다.
본 발명의 일 실시례에 따른 AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS(10)는 인공지능제어부(15)의 제어에 필요한 값을 비롯하여 각종 데이터나 프로그램 등의 저장을 위한 메모리부(18)와, 인공지능제어부(15)에 의한 시간 카운팅을 위한 타이머(19)와, 설정값이나 명령 또는 각종 데이터 등의 입력을 위한 입력부(21)와, 동작 상태나 각종 데이터 등을 외부로 디스플레이하기 위한 디스플레이부(22) 등이 부가적으로 마련될 수 있으며, 입력 또는 출력되는 전압범위가 기존 ESS에 비하여 1.1~2.0배의 광폭을 유지하도록 할 수 있고, 절체 시간이 최대 5msec를 넘지 않도록 구성될 수 있다.
이와 같은 본 발명에 따른 AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS에 따르면, 기본적으로 상시 상용 전원이 공급되나, 이상 전압을 감지시 스위칭에 의해 정상 전원이 출력되도록 함으로써, 무순단 절체와 인버터 등의 효율과 수명 향상을 가져오도록 할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 상용 전원의 상태를 상시 감시하면서 상용 전원과 인버터 전원의 파형이 일치하도록 동기화시킴으로써, 파형의 불일치로 인한 UPS와 부하의 고장 발생을 방지할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 부하에 공급되는 전원의 교란에 대한 감지를 통해 전원 교란을 최소화 내지 예방하도록 하는 학습 효과를 가지는 인공지능 뿐만 아니라 딥 러닝의 구현에 의해 부하에 안정적인 전원의 공급에 크게 기여하고, 이로 인해 지하철, 기차, 경전철, SRT, KTX 등 철도의 각종 시설 및 장비의 시동이나 정지 또는 혼용시, 새그(Sag), 고전압, 서지(Surge), 저전압, 고조파, 순간정전 등의 전원 교란 발생으로 인해 유발되는 각종 피해를 방지할 수 있다.
또한 본 발명에 따르면, 리튬폴리머 배터리의 채용과 절체 시간 단축 등에 의해 내구성 및 신뢰성을 높일 수 있다.
이와 같이 본 발명에 대해서 첨부된 도면을 참조하여 설명하였으나, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 이루어질 수 있음은 물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시례에 한정되어서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이러한 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
1 : 부하 2 : 단말기
11 : 스위칭부 12 : 배터리
13 : 충전/인버터부 14 : 교란전원감지부
15 : 인공지능제어부 16 : AVR
17 : 통신부 18 : 메모리부
19 : 타이머 21 : 입력부
22 : 디스플레이부 23 : 딥러닝제어추천부

Claims (5)

  1. 부하에 대한 상용 전원 공급을 개폐시키는 스위칭부;
    상기 상용 전원에 의해 충전되고, 상기 스위칭부에 의해 상기 상용 전원이 차단시 상기 부하에 전원을 공급하는 배터리;
    상기 상용 전원을 상기 배터리에 충전되도록 변환하거나, 상기 배터리의 전원을 인버터 전원으로 변환하여 상기 부하에 공급되도록 하는 충전/인버터부;
    상기 부하에 공급되는 상기 상용 전원에 대한 교란 전원을 감지하는 교란전원감지부;
    상기 교란전원감지부를 통해서 감지되는 교란 전원에 따라 상기 스위칭부의 제어 방식을 딥러닝 학습 알고리즘을 이용하여 생성하는 딥러닝제어추천부; 및
    상기 교란전원감지부의 감지신호와 상기 딥러닝제어추천부가 생성한 제어 방식을 수신받아, 교란 전원에 따른 제어 방식에 따라 상기 스위칭부의 동작을 제어하는 인공지능제어부;
    를 포함하는, AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 인공지능제어부는,
    상기 교란전원감지부를 통해 교란 전원에 대한 시간대별, 요일별 및 부하 종류별로 발생 빈도를 산출하고, 상기 발생 빈도가 정해진 값 이상인 시간대, 요일 및 부하 종류에 해당할 경우, 상기 상용 전원을 대신하여 상기 배터리로부터 상기 충전/인버터부에 의해 변환된 인버터 전원이 상기 부하에 공급되도록 하고, 상기 발생 빈도를 정해진 기간 단위로 매일 통계 처리하여 업데이트함으로써 교란 전원 발생의 최신 경향이 반영되도록 하는, AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS.
  3. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 배터리의 출력 전압을 조정하는 AVR(Auto Voltage Regulator)을 더 포함하고,
    상기 인공지능제어부는,
    상기 AVR이 설정 범위 내에서 상기 출력 전압을 조정하도록 제어하되, 미리 정한 기간 동안 교란 전원의 발생 횟수가 감소되는 방향으로 상기 설정 범위를 가변시키는, AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS.
  4. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    상기 충전/인버터부는,
    상기 상용 전원의 파형을 감지하여, 상기 인버터 전원의 파형이 상기 상용 전원의 파형과 일치하도록 동기화시키는, AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS.
  5. 청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
    외부의 단말기와 통신을 수행하도록 하는 통신부를 더 포함하고,
    상기 인공지능제어부는,
    상기 통신부를 통해 상기 단말기의 제어신호를 수신받아, 상기 단말기의 제어신호에 상응하도록, 상기 배터리의 출력 전압을 조정하는 AVR(Auto Voltage Regulator)과 상기 스위칭부의 동작을 제어하는, AI 및 딥러닝 기반 스마트 ESS.
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