KR20190129649A - System and method for diagnosing power comsumption based big data - Google Patents

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Abstract

The present invention relates to a big data based power consumption diagnosis system and a diagnostic method thereof which receive one or more data about power consumption from IoT devices installed in one or more power installations and analyze the received data using a big data based NoSQL database processing function to analyze a pattern of unstructured data, thereby integrating and managing limited data managed by each IoT device.

Description

빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템 및 진단 방법{SYSTEM AND METHOD FOR DIAGNOSING POWER COMSUMPTION BASED BIG DATA}Big data based power usage diagnostic system and diagnostic method {SYSTEM AND METHOD FOR DIAGNOSING POWER COMSUMPTION BASED BIG DATA}

본 출원은 2018년 05월 11일자 한국 특허 출원 제10-2018-0054288호에 기초한 우선권의 이익을 주장하며, 해당 특허 출원의 문헌에 개시된 모든 내용은 본 명세서의 일부로서 포함된다.This application claims the benefit of priority based on Korean Patent Application No. 10-2018-0054288 dated May 11, 2018, and all content disclosed in the literature of that patent application is incorporated as part of this specification.

본 발명은 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템 및 진단 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로, 하나 이상의 전력 설비에 설치된 IOT 기기로부터 소비전력에 대한 하나 이상의 데이터를 수신하고, 수신된 데이터는 빅데이터 기반의 NoSQL 데이터베이스 처리 기능을 활용하여 비정형 데이터의 패턴을 분석함으로써, IOT 기기 별로 제한적으로 관리되는 각 데이터들을 통합하여 관리할 수 있는 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템 및 진단 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a big data based power usage diagnostic system and diagnostic method, and more particularly, to receive one or more data on power consumption from an IOT device installed in one or more power facilities, and the received data is a NoSQL based big data. The present invention relates to a big data based power usage diagnosis system and diagnostic method capable of integrating and managing each limited data managed by each IOT device by analyzing patterns of unstructured data using a database processing function.

‘에너지 이용 합리화법' 및 '저탄소 녹색성장 기본법'등과 같이 에너지 효율 향상과 일정한 절차 및 기법에 따라 체계적이고 지속적으로 추진하는 전사적 에너지 온실가스 감축에 대한 정부의 규제가 높아짐에 따라, 에너지 관리 시스템(Energy Management SYSTEM; EMS)에 대한 관심이 높아지고 있다. EMS는 에너지효율 향상 목표를 설정하고 이를 달성하기 위해 관리체제를 관리 시스템을 말하며, 공장, 가정 등 에너지가 사용되는 다양한 곳에서 사용되고 있다.As the government's regulations on energy efficiency improvement and the reduction of company-wide energy GHG reduction are systematically and consistently pursued according to certain procedures and techniques, such as the Energy Use Rationalization Act and the Framework Act on Low Carbon Green Growth, the energy management system ( There is a growing interest in Energy Management System (EMS). EMS is a management system for setting and achieving energy efficiency improvement goals, and is used in various places where energy is used, such as factories and homes.

일반적으로, 사물인터넷(Internet of Things; IoT)이 보급됨에 따라, 공장 및 가정에서는 IoT를 이용하는 다양한 종류의 전자 제품들이 사용되고 있다. 예를들어, 가스/전력/수도/온수 사용량을 측정하는 미터기, 조명을 제어하는 조명 제어기, 에너지를 관리하는 에너지 관리기, 정보를 표시해주는 디스플레이기, 냉장고, 세탁기, 정수기, 전자레인지, 김치냉장고, 텔레비전, 에어컨 및 오디오 등이 있다.In general, with the spread of the Internet of Things (IoT), various kinds of electronic products using IoT are used in factories and homes. For example, gas / power / water / hot water usage meter, lighting controller to control lighting, energy manager to manage energy, display to display information, refrigerator, washing machine, water purifier, microwave oven, kimchi refrigerator, Television, air conditioner and audio.

한편, 이와 같이 IoT 기기를 많이 사용하는 공장, 가정에서 EMS를 적용하고자 하는 경우에서는 도 1에 도시된 바와 같이, 하나의 가정뿐만 아니라 다수의 가정에 설치된 IoT 기기 및 센서의 종류와 제조사가 다르기 때문에 서로 다른 통신 모듈을 사용할 수도 있으며, 제조사가 다른 개별 통신 모듈을 사용하는 경우, 제조사마다 적용하고 있는 통신의 표준 방식이 상이하여 각각의 표준 방식에 대응되는 복수의 플랫폼이 필요하게 된다. 이와 같이 복수의 플랫폼을 사용하게 되는 경우, 계측 장비를 통합적으로 관리하는 것이 어렵다는 문제점이 있다. 또한, 장비 관리를 위해 인력이 추가적으로 필요하며, 소요되는 시간이 증가한다는 문제점이 있다.On the other hand, if you want to apply the EMS in factories and homes that use a lot of IoT devices, as shown in Figure 1, not only one home but also the type and manufacturer of IoT devices and sensors installed in multiple homes are different Different communication modules may be used, and when a manufacturer uses different individual communication modules, a plurality of platforms corresponding to each standard method are required because the standard methods of communication applied by the manufacturers are different. When using a plurality of platforms as described above, there is a problem that it is difficult to manage the measurement equipment integrally. In addition, there is a problem that additional manpower is required for equipment management, and the time required to increase.

또한, 복수의 가정, 공장 등에서 사용되는 전자 제품 및 전력 설비의 전력소비 패턴을 분석하여, 에너지 사용 효율을 체크하고, 이상을 진단하고자 하는 경우 에도, 복수의 가정, 공장 등의 전력 설비로부터 각각 수신하는 대량의 소비전력 데이터를 분석, 저장 및 관리하는 것이 어렵기 때문에, 모니터링을 위한 모니터링 시스템이 다수 구축되어야 한다는 문제점이 있다.In addition, by analyzing the power consumption patterns of electronic products and power equipment used in a plurality of homes, factories, etc., even if you want to check the energy use efficiency and diagnose the abnormality, each received from the power equipment of a plurality of homes, factories, etc. Since it is difficult to analyze, store and manage a large amount of power consumption data, a number of monitoring systems for monitoring have to be established.

한국등록특허 제10-1561541호Korea Patent Registration No. 10-1561541

본 발명은 상술된 문제점을 해결하기 위해 도출된 것으로서, 하나 이상의 전력 설비에 설치된 IOT 기기로부터 소비전력에 대한 하나 이상의 데이터를 수신하고, 수신된 데이터는 빅데이터 기반의 NoSQL 데이터베이스 처리 기능을 활용하여 비정형 데이터의 패턴을 분석함으로써, IOT 기기 별로 제한적으로 관리되는 각 데이터들을 통합하여 관리할 수 있는 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템 및 진단 방법을 제공하고자 하는 것이다.The present invention has been made to solve the above-described problem, and receives one or more data on power consumption from an IOT device installed in one or more power equipment, and the received data is unstructured by utilizing a NoSQL database processing function based on big data. By analyzing the pattern of the data, it is to provide a big data-based power usage diagnostic system and diagnostic method that can integrate and manage each data managed limited by each IOT device.

특히, 본 발명은 IoT 기기 및 센서가 상이하여 제한적으로 관리 및 모니터링 되던 종래의 모니터링 시스템을 개선하여, IoT 기기 및 센서가 상이한 제품들을 통합적으로 관리할 수 있는 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템 및 진단 방법을 제공하고자 한다.In particular, the present invention improves the conventional monitoring system in which IoT devices and sensors are limitedly managed and monitored differently, and thus, a big data-based power usage diagnosis system and diagnostic method in which IoT devices and sensors can collectively manage different products. To provide.

본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 전력 사용 시스템은 전력 설비에 포함된 하나 이상의 통신 모듈로부터 상기 전력 설비의 소비전력에 대한 하나 이상의 데이터를 각각 수신 받는 통신부, 수신 받은 상기 하나 이상의 데이터를 분석하여 데이터 패턴을 추출하는 데이터 패턴 추출부 및 추출한 상기 데이터 패턴을 저장하는 데이터베이스부를 포함하며, 상기 데이터베이스부는 빅데이터 기반의 공개형 분석 프로세스를 이용하여 추출한 상기 데이터 패턴을 이상 유무를 진단할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, a big data-based power usage system includes a communication unit which receives one or more data on power consumption of the power equipment from one or more communication modules included in a power equipment, and analyzes the received one or more data. And a data pattern extracting unit for extracting a data pattern and a database unit for storing the extracted data pattern, wherein the database unit can diagnose the abnormality of the data pattern extracted using a big data-based open analysis process.

일 실시예에서, 상기 데이터 베이스부는 NoSQL 데이터베이스를 포함하며, 오픈 소스 소프트웨어(Open Source Software; OSS)를 활용하여, 추출한 상기 데이터 패턴을 상기 NoSQL 데이터베이스에 대량 저장 및 실시간 분석할 수 있다.In an embodiment, the database unit may include a NoSQL database, and may use the open source software (OSS) to mass store and analyze the extracted data pattern in the NoSQL database in real time.

일 실시예에서, 상기 데이터 패턴 추출부는 수신 받은 상기 하나 이상의 데이터의 시간값을 기준으로 상기 전력 설비의 고장 및 사용량의 패턴을 분석할 수 있다.In an embodiment, the data pattern extractor may analyze a pattern of failure and usage of the power equipment based on the time value of the received one or more data.

일 실시예에서, 상기 데이터 패턴 추출부는 분석된 상기 전력 설비의 고장 및 사용량의 패턴에 대한 분석 데이터를 각각의 통신 모듈 별로 분류하여 상기 데이터베이스부에 저장할 수 있다.In an embodiment, the data pattern extractor may classify analysis data of the analyzed breakdown and usage patterns of the power equipment for each communication module and store the analyzed data in the database unit.

일 실시예에서, 본 발명은 상기 전력 설비의 소비전력에 대한 복수의 데이터 패턴 포멧을 저장하는 저장부;를 더 포함하며,In one embodiment, the invention further comprises a storage unit for storing a plurality of data pattern formats for the power consumption of the power equipment,

상기 데이터 패턴 추출부는 저장된 상기 복수의 데이터 패턴 포멧에 기초하여 수신 받은 상기 하나 이상의 데이터를 분석할 수 있다.The data pattern extractor may analyze the received one or more data based on the stored plurality of data pattern formats.

일 실시예에서, 상기 저장부는 저장된 상기 복수의 데이터 패턴 포멧 중 상기 데이터 패턴 추출부에서 추출된 데이터 패턴과 일치하는 데이터 패턴이 없는 경우, 추출된 상기 데이터 패턴을 신규 데이터 패턴 포멧으로 저장할 수 있다.The storage unit may store the extracted data pattern in a new data pattern format when there is no data pattern that matches the data pattern extracted by the data pattern extracting unit among the stored plurality of data pattern formats.

일 실시예에서, 상기 통신부는 상기 저장부에 저장된 상기 복수의 데이터 패턴 중 상기 데이터 패턴 추출부에서 추출된 데이터 패턴과 일치하는 데이터 패턴이 없는 경우, 사물인터넷(Internet of Things; IoT)기반의 실시간 통신을 이용하여 상기 데이터베이스부에 신규 데이터 패턴 감지 신호를 송신할 수 있다.In one embodiment, if the communication unit does not have a data pattern that matches the data pattern extracted from the data pattern extraction unit of the plurality of data patterns stored in the storage unit, Internet of Things (IoT) based real-time The new data pattern detection signal may be transmitted to the database unit by using communication.

일 실시예에서, 상기 하나 이상의 통신 모듈은 사물인터넷(Internet of Things; IoT)기반의 통신 장비에 해당할 수 있다.In one embodiment, the one or more communication modules may correspond to Internet of Things (IoT) based communication equipment.

일 실시예에서, 상기 통신부는 상기 하나 이상의 통신 모듈과 RS-232 통신 방식, Serial 통신 방식, Can 통신 방식 중 어느 하나의 통신 방식을 이용하여 데이터를 수신할 수 있다.In one embodiment, the communication unit may receive data using one or more of the communication module and one of the RS-232 communication method, a serial communication method, a Can communication method.

본 발명의 다른 실시예에 따른 빅데이터 기반 전력 사용 진단 방법은 통신부에서, 전력 설비에 포함된 하나 이상의 통신 모듈로부터 상기 전력 설비의 소비전력에 대한 하나 이상의 데이터를 각각 수신 받는 단계, 패턴 추출부에서, 수신 받은 상기 하나 이상의 데이터를 분석하여 데이터 패턴을 추출하는 단계, 데이터베이스부에서, 빅데이터 기반의 공개형 분석 프로세스를 이용하여 추출한 상기 데이터 패턴의 이상 유무를 진단하는 단계 및 데이테베이스부에서, 추출한 상기 데이터 패턴을 저장하는 단계를 포함할 수 있다.Big data-based power usage diagnostic method according to another embodiment of the present invention in the communication unit, receiving one or more data on the power consumption of the power equipment from at least one communication module included in the power equipment, the pattern extraction unit In the step of extracting a data pattern by analyzing the received one or more data, in the database unit, diagnosing the abnormality of the data pattern extracted using a big data-based open analysis process and in the database unit, The method may include storing the extracted data pattern.

본 발명의 일 측면에 따르면, 하나 이상의 전력 설비에 설치된 IOT 기기로부터 소비전력에 대한 하나 이상의 데이터를 수신하고, 수신된 데이터는 빅데이터 기반의 NoSQL 데이터베이스 처리 기능을 활용하여 비정형 데이터의 패턴을 분석함으로써, 대량의 데이터를 처리하고 관리할 수 있는 이점을 가진다.According to an aspect of the present invention, by receiving one or more data on the power consumption from the IOT device installed in one or more power equipment, the received data by analyzing the pattern of the unstructured data by utilizing the Big Data-based NoSQL database processing function This has the advantage of processing and managing large amounts of data.

또한 본 발명의 일 측면에 따르면, IoT 기기 및 센서가 상이하여 제한적으로 관리 및 모니터링 되던 종래의 모니터링 시스템을 개선하여, IoT 기기 및 센서가 상이한 제품들을 통합적으로 관리할 수 있는 이점을 가진다.In addition, according to an aspect of the present invention, by improving the conventional monitoring system in which the IoT devices and sensors are limited and managed differently, there is an advantage that the IoT devices and sensors can manage different products integrated.

또한 본 발명의 일 측면에 따르면, 원격에서 구동되는 센서 및 IoT 기기의 고장 및 활용 정보를 센터에서 통합적으로 관리 가능하고, 통합 프로토콜 미들웨어를 통해 실시간 고장 발생시 신속하게 원인 분석 및 처리가 가능하다는 이점을 가진다.In addition, according to an aspect of the present invention, the failure and utilization information of the sensors and IoT devices that are remotely driven can be integrated in the center, and the cause can be quickly analyzed and processed in the event of a real-time failure through an integrated protocol middleware. Have

또한 본 발명의 일 측면에 따르면, 프로토콜의 데이터를 패턴인식 함으로써, 통합 기능에 대한 학습이 가능하고 이를 관리할 수 있는 이점을 가진다.In addition, according to an aspect of the present invention, by recognizing the data of the protocol pattern, it is possible to learn about the integrated function and has the advantage of managing it.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템(100)의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 전력 사용 패턴을 추출하는 일련의 과정을 도시한 도면이다.
도 3은 데이터 패턴을 추출하고, 추출한 데이터 패턴을 학습하는 일련의 과정을 도시한 도면이다.
도 4는 도 1에 도시된 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템(100)을 통해 빅데이터 기반 전력 사용을 진단하는 전체적인 과정을 일련의 순서대로 도시한 순서도이다.
1 is a diagram schematically illustrating a configuration of a big data based power usage diagnosis system 100 according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a series of processes for extracting a power usage pattern.
3 is a diagram illustrating a series of processes for extracting a data pattern and learning the extracted data pattern.
FIG. 4 is a flowchart illustrating an overall process of diagnosing big data based power use through the big data based power use diagnosis system 100 shown in FIG.

이하, 본 발명의 이해를 돕기 위하여 바람직한 실시예를 제시한다. 그러나 하기의 실시예는 본 발명을 보다 쉽게 이해하기 위하여 제공되는 것일 뿐, 실시예에 의해 본 발명의 내용이 한정되는 것은 아니다.Hereinafter, preferred examples are provided to aid in understanding the present invention. However, the following examples are merely provided to more easily understand the present invention, and the contents of the present invention are not limited by the examples.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템(100)의 구성을 개략적으로 도시한 도면이고, 도 2는 전력 사용 패턴을 추출하는 일련의 과정을 도시한 도면이다.1 is a diagram schematically illustrating a configuration of a big data based power usage diagnosis system 100 according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is a diagram illustrating a series of processes of extracting a power usage pattern.

도 1 및 도 2를 살펴보면, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템(100)은 크게 통신부(110), 데이터 패턴 추출부(120), 저장부(130) 및 데이터베이스부(140)를 포함하여 구성될 수 있다.1 and 2, a big data based power usage diagnosis system 100 according to an embodiment of the present invention is largely based on a communication unit 110, a data pattern extraction unit 120, a storage unit 130, and a database unit ( 140).

여기에서, 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템(100)의 구성은 도 1에 한정되지 아니하며, 데이터 패턴 추출부(120)에서는 통신부(110)를 통해 수신되는 실시간 데이터들의 통합, 분석 및 패턴 추출 역할이 모두 진행될 수 있다.Here, the configuration of the big data-based power usage diagnostic system 100 is not limited to FIG. 1, and the data pattern extractor 120 performs integration, analysis, and pattern extraction of real-time data received through the communication unit 110. All can proceed.

통신부(110)는 전력 설비에 설치(포함)된 하나 이상의 통신 모듈(10)로부터 전력 설비의 소비전력에 대한 하나 이상의 데이터(혹은 실시간 데이터)를 수신하는 역할을 한다.The communication unit 110 serves to receive one or more data (or real-time data) on the power consumption of the power equipment from one or more communication modules 10 installed (included) in the power equipment.

여기에서, 하나 이상의 통신 모듈(10)이라 함은 사물인터넷(IOT) 기반의 통신 장비를 의미할 수 있으며, 통신부(110)는 하나 이상의 통신 모듈(10)과 유무선 네트워크 통신을 수행할 수 있다.Here, the one or more communication modules 10 may refer to Internet of Things (IOT) based communication equipment, and the communication unit 110 may perform wired or wireless network communication with one or more communication modules 10.

예컨대 통신부(110)는 하나 이상의 통신 모듈(10) 각각으로부터 RS-232 통신 방식, Serial 통신 방식, Can 통신 방식 중 어느 하나의 통신 방식을 이용하여 데이터를 수신할 수 있다.For example, the communication unit 110 may receive data from each of the one or more communication modules 10 by using any one of an RS-232 communication method, a serial communication method, and a Can communication method.

데이터 패턴 추출부(120)는 하나 이상의 통신 모듈(10)로부터 수신하여 통합된 하나 이상의 데이터를 분석하여 데이터 패턴을 추출할 수 있다.The data pattern extractor 120 may extract one or more data patterns by analyzing one or more pieces of data received from one or more communication modules 10.

보다 구체적으로, 데이터 패턴 추출부(120)는 통신부(110)를 통해 수신 받은 하나 이상의 데이터의 시간값을 기준으로 전력 설비의 고장 및 사용량의 패턴을 분석할 수 있는데, 다양한 종류의 전력 설비로부터 수신 받은 데이터를 분석할 경우 일관적인 분석이 어려울 수 있다.More specifically, the data pattern extractor 120 may analyze a failure pattern and a usage pattern of the power equipment based on a time value of one or more data received through the communication unit 110. Analyzing the data received can be difficult to consistently analyze.

이를 위해, 본 발명에서는 하나 이상의 데이터의 시간축에 따라 전력 설비 장비의 고장 및 사용량을 비교 분석하여 패턴을 추출할 수 있다. 이에 관해서는 도 2를 통해 보다 구체적으로 살펴보기로 한다.To this end, in the present invention, a pattern may be extracted by comparing and analyzing failures and usages of the power equipment according to the time axis of one or more data. This will be described in more detail with reference to FIG. 2.

도 2를 살펴보면, 전력 설비는 소스 아이피 주소(Source Ip address) 설비, 아이피 주소(Ipaddress) 설비 및 아이피 장치 로그(Ip Device Log) 설비 일 수 있고, 소스 아이피주소의 전력 사용량에 대한 패턴을 분석하고자 하는 경우, 관리자 단말(미도시)로부터 전력 사용량의 패턴 추출에 대한 요청 신호를 입력받을 수 있다. 이때, 데이터 패턴 추출부(120)는 해당 요청 신호가 수신되는 경우, 소스 아이피 주소 설비의 소비전력을 시간축을 기준으로 분석하고, 분석한 결과를 토대로 패턴을 추출할 수 있다. 이때, 추출된 데이터 패턴은 단일 패턴으로써 후술되는 데이터베이스부(140)에 저장될 수 있다. 그러나 본 발명은 이에 한정되지 않는다.Referring to FIG. 2, the power equipment may be a source IP address equipment, an IP address equipment, and an IP device log equipment, and to analyze patterns of power usage of the source IP address equipment. In this case, a request signal for pattern extraction of power usage may be input from a manager terminal (not shown). In this case, when the request signal is received, the data pattern extractor 120 may analyze the power consumption of the source IP address facility based on a time axis and extract a pattern based on the analyzed result. In this case, the extracted data pattern may be stored in the database unit 140 described below as a single pattern. However, the present invention is not limited thereto.

일 실시예에서, 저장부(130)는 전력 설비의 소비전력에 대한 복수의 데이터 패턴 포멧을 저장할 수 있으며, 데이터 패턴 추출부(120)는 저장된 복수의 데이터 패턴 포멧에 기초하여 수신 받은 하나 이상의 데이터를 분석할 수 있다.In one embodiment, the storage unit 130 may store a plurality of data pattern formats for power consumption of the power equipment, and the data pattern extractor 120 may receive one or more data received based on the stored plurality of data pattern formats. Can be analyzed.

여기서, 데이터 패턴 포멧이라 함은 다양한 전력 설비에서 나타날 수 있는 소비전력의 데이터 패턴을 의미한다. 예를 들어, 저장부(130)는 TV가 정상상태일 경우의 소비전력 데이터 패턴 포멧과 이상 상태일 경우의 소비전력 데이터 포멧을 저장할 수 있다. 이후, 데이터 패턴 추출부(120)는 TV의 소비전력 패턴 요청 신호를 수신 하는 경우 TV로부터 소비전력에 대한 데이터를 수신하고, 저장부에 저장된 정상상태일 경우의 소비전력 데이터 패턴 포멧과 이상 상태일 경우의 소비전력 데이터 포멧을 기초하여 수신한 데이터를 분석할 수 있다. 그러나 본 발명은 이에 한정되지 않는다.Here, the data pattern format means a data pattern of power consumption that can appear in various power equipment. For example, the storage unit 130 may store the power consumption data pattern format when the TV is in a normal state and the power consumption data format when the TV is in an abnormal state. Subsequently, when the power pattern extractor 120 receives the power consumption pattern request signal from the TV, the data pattern extractor 120 receives data about power consumption from the TV, and the power pattern data pattern format and the abnormal state stored in the storage unit are in a normal state. The received data may be analyzed based on the power consumption data format in the case. However, the present invention is not limited thereto.

일 실시예에서, 저장부(130)는 저장된 복수의 데이터 패턴 포멧 중 데이터 패턴 추출부(120)에서 추출된 데이터 패턴과 일치하는 데이터 패턴이 없는 경우, 추출된 데이터 패턴을 신규 데이터 패턴 포멧으로 저장할 수 있다. 또한, 통신부(110)는 저장부(130)에 저장된 복수의 데이터 패턴 중 데이터 패턴 추출부(120)에서 추출된 데이터 패턴과 일치하는 데이터 패턴이 없는 경우, 사물인터넷(Internet of Things; IoT)기반의 실시간 통신을 이용하여 데이터베이스부(140)에 신규 데이터 패턴 감지 신호를 송신할 수 있다. 그러나 본 발명은 이에 한정되지 않는다.In an embodiment, the storage unit 130 stores the extracted data pattern in a new data pattern format when there is no data pattern that matches the data pattern extracted by the data pattern extractor 120 among the plurality of stored data pattern formats. Can be. In addition, when there is no data pattern that matches the data pattern extracted from the data pattern extracting unit 120 among the plurality of data patterns stored in the storage unit 130, the communication unit 110 is based on the Internet of Things (IoT). The new data pattern detection signal may be transmitted to the database unit 140 using real time communication. However, the present invention is not limited thereto.

데이터베이스부(140)는 데이터 패턴 추출부(120)에서 추출한 하나 이상의 데이터 패턴을 저장 및 관리할 수 있다.The database unit 140 may store and manage one or more data patterns extracted by the data pattern extractor 120.

일 실시예에서, 데이터베이스부(140)는 빅데이터 기반의 공개형 분석 프로세스를 이용하여 추출한 상기 데이터 패턴을 이상 유무를 진단할 수 있다. 이를 위해, 데이터베이스부(140)는 NoSQL 데이터베이스를 포함할 수 있으며, 오픈 소스 소프트웨어(Open Source Software; OSS)를 활용하여 데이터 패턴 추출부(120)에서 추출한 하나 이상의 데이터 패턴을 NoSQL 데이터베이스에 대량 저장 및 실시간 분석할 수 있다.In one embodiment, the database unit 140 may diagnose the abnormality of the data pattern extracted using a big data-based open analysis process. To this end, the database unit 140 may include a NoSQL database, and mass storage and storage of one or more data patterns extracted from the data pattern extraction unit 120 using Open Source Software (OSS) in the NoSQL database. Real time analysis.

여기에서, NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스가 아닌 SQL로써, 일반적인 관계형 데이터베이스에서 데이터의 중복을 제거하고, 무결성을 보장하기 위해 과도하게 정규화되는 것을 최소화 할 수 있다.Here, the NoSQL database is SQL, not relational database, which can minimize the duplication of data in a normal relational database and minimize over-normalization to ensure integrity.

또한, NoSQL 데이터베이스는 인 메모리 키-값 스토어, 그래프 데이터 모델, 문서 스토어 등 데이터 관리를 위해 다양한 모델을 사용할 수 있다. 이러한 데이터 베이스 유형은 큰 테이터 볼륨, 짧은 지연 시간, 유연한 데이터 모델이 필요한 애플리케이션에 최적화될 수 있다.In addition, NoSQL databases can use a variety of models for data management, including in-memory key-value stores, graph data models, and document stores. This type of database can be optimized for applications that require large data volumes, low latency, and a flexible data model.

또한, NoSQL 데이터베이스는 간단한 데이터 구조와 수평적 확장 덕분에 일반적으로 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스보다 더 빠르게 응답하고 더 쉽게 확장할 수 있다.In addition, NoSQL databases are simpler to structure and scale horizontally, which makes them generally more responsive and easier to scale than relational databases.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템(100)은 NoSQL 데이터베이스를 사용함으로써, 소비전력 패턴의 대량 저장 및 실시간 분석이 가능할 수 있다. Therefore, the big data-based power usage diagnosis system 100 according to an embodiment of the present invention may enable mass storage and real-time analysis of power consumption patterns by using a NoSQL database.

한편, 도 3을 통해 데이터 패턴을 추출하고 학습하는 일련의 과정을 설명하기로 한다.Meanwhile, a series of processes for extracting and learning data patterns will be described with reference to FIG. 3.

도 3은 데이터 패턴을 추출하고, 추출한 데이터 패턴을 학습하는 일련의 과정을 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating a series of processes for extracting a data pattern and learning the extracted data pattern.

도 3을 살펴보면, 통신부(110)는 표준 인터페이스(Rs-232 통신 방식, Serial 통신 방식, Can 통신 방식) 통신 방식을 이용하여 하나 이상의 통신 모듈(10)로부터 IoT 데이터 통신으로 하나 이상의 데이터를 수집하며, 데이터 패턴 추출부(120)를 통해 기 정의된 데이터 형태로 하나 이상의 데이터를 통합한 후, 중요 프로토콜의 RAW 데이터의 자동화 기능 패턴추출을 진행한다.Referring to FIG. 3, the communication unit 110 collects one or more data from one or more communication modules 10 by IoT data communication using a standard interface (Rs-232 communication method, serial communication method, Can communication method) communication method. After integrating one or more data into a predefined data form through the data pattern extractor 120, the function pattern extraction of the RAW data of the important protocol is performed.

그 다음, 데이터 패턴 추출부(120)는 실시간 비교 분석 및 데이터 분석을 통해 데이터 패턴을 비교한다. 이때, 전력 설비의 소비전력 데이터 분석 엔진의 경우, 최초에 저장부(130)에 저장된 데이터 패턴 포멧을 가지고 실시간 분석한다. 이때, 매칭되는 데이터 패턴이 없는 경우, 저장부는 추출된 데이터 패턴을 신규 데이터 패턴 포멧으로 저장하고, IoT 기반의 실시간 통신을 통해 데이터베이스부(140)로 신규 패턴이 감지되었음을 알릴 수 있다.Next, the data pattern extractor 120 compares the data patterns through real-time comparison analysis and data analysis. At this time, in the case of the power consumption data analysis engine of the power equipment, the real-time analysis with the data pattern format initially stored in the storage unit 130. In this case, when there is no matching data pattern, the storage unit may store the extracted data pattern in a new data pattern format and may notify the database unit 140 that the new pattern is detected through IoT-based real-time communication.

다음으로는, 도 4를 통해 빅데이터 기반 전력 사용을 진단하는 전체적인 과정을 살펴보기로 한다.Next, the overall process of diagnosing big data-based power use will be described with reference to FIG. 4.

도 4는 도 1에 도시된 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템(100)을 통해 빅데이터 기반 전력 사용을 진단하는 전체적인 과정을 일련의 순서대로 도시한 순서도이다.FIG. 4 is a flowchart illustrating an overall process of diagnosing big data based power use through the big data based power use diagnosis system 100 shown in FIG.

도 4를 살펴보면, 먼저 통신부에서 IOT 장비에 해당하는 하나 이상의 통신 모듈 각각으로부터 각 전력 설비 별 소비전력에 대한 데이터를 수신하고(S401), 데이터 패턴 추출부에서는 수신된 데이터의 시간축에 따른 패턴인식 및 분석을 통해 데이터 패턴을 추출하게 된다(S402).Referring to FIG. 4, first, the communication unit receives data on power consumption for each power facility from each of the one or more communication modules corresponding to the IOT equipment (S401), and the data pattern extracting unit recognizes patterns according to the time axis of the received data. The data pattern is extracted through the analysis (S402).

그 다음, 데이터베이스부에서는 저장부에 저장된 복수의 데이터 패턴 포멧과 추출한 데이터 패턴의 상 유무를 빅데이터 기반의 공개형 분석 프로세스를 이용하여 분석 및 진단하고(S403), 추출한 데이터 패턴을 저장하게 된다(S404).Next, the database unit analyzes and diagnoses the existence of a plurality of data pattern formats and extracted data patterns stored in the storage unit using a big data-based open analysis process (S403), and stores the extracted data patterns ( S404).

이때, 저장부는 추출된 데이터 패턴과 일치하는 데이터 패턴이 없는 경우, 추출된 데이터 패턴을 신규 데이터 패턴 포멧으로 저장하게 되고, 통신부는 저장부에 저장된 복수의 데이터 패턴 중 데이터 패턴 추출부에서 추출된 데이터 패턴과 일치하는 데이터 패턴이 없는 경우, 사물인터넷(IoT)기반의 실시간 통신을 이용하여 데이터베이스부에 신규 데이터 패턴 감지 신호를 송신하게 된다. In this case, when there is no data pattern that matches the extracted data pattern, the storage unit stores the extracted data pattern in a new data pattern format, and the communication unit stores the data extracted from the data pattern extraction unit among the plurality of data patterns stored in the storage unit. If there is no data pattern that matches the pattern, a new data pattern detection signal is transmitted to the database unit using IoT based real-time communication.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although described above with reference to a preferred embodiment of the present invention, those skilled in the art will be variously modified and changed within the scope of the invention without departing from the spirit and scope of the invention described in the claims below I can understand that you can.

10: 통신 모듈
100: 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템
110: 통신부
120: 데이터 패턴 추출부
130: 저장부
140: 데이터베이스부
10: communication module
100: big data based power usage diagnostic system
110: communication unit
120: data pattern extraction unit
130: storage unit
140: database unit

Claims (10)

전력 설비에 포함된 하나 이상의 통신 모듈로부터 상기 전력 설비의 소비전력에 대한 하나 이상의 데이터를 각각 수신 받는 통신부;
수신 받은 상기 하나 이상의 데이터를 분석하여 데이터 패턴을 추출하는 데이터 패턴 추출부; 및
추출한 상기 데이터 패턴을 저장하는 데이터베이스부;를 포함하며,
상기 데이터베이스부는 빅데이터 기반의 공개형 분석 프로세스를 이용하여 추출한 상기 데이터 패턴을 이상 유무를 진단하는 것을 특징으로 하는, 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템.
A communication unit for receiving one or more data on power consumption of the power equipment from one or more communication modules included in the power equipment;
A data pattern extracting unit extracting a data pattern by analyzing the received one or more data; And
And a database unit for storing the extracted data pattern.
And the database unit diagnoses an abnormality of the data pattern extracted using a big data-based open analysis process.
제1항에 있어서,
상기 데이터 베이스부는,
NoSQL 데이터베이스를 포함하며, 오픈 소스 소프트웨어(Open Source Software; OSS)를 활용하여, 추출한 상기 데이터 패턴을 상기 NoSQL 데이터베이스에 대량 저장 및 실시간 분석하는 것을 특징으로 하는, 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템.
The method of claim 1,
The database unit,
A big data-based power usage diagnostic system comprising a NoSQL database, and using open source software (OSS) to mass-store and analyze the extracted data pattern in the NoSQL database in real time.
제1항에 있어서,
상기 데이터 패턴 추출부는,
수신 받은 상기 하나 이상의 데이터의 시간값을 기준으로 상기 전력 설비의 고장 및 사용량의 패턴을 분석하는 것을 특징으로 하는, 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템.
The method of claim 1,
The data pattern extraction unit,
Big data-based power usage diagnostic system, characterized in that for analyzing the pattern of the failure and usage of the power facility based on the received time value of the one or more data.
제3항에 있어서,
상기 데이터 패턴 추출부는,
분석된 상기 전력 설비의 고장 및 사용량의 패턴에 대한 분석 데이터를 각각의 통신 모듈 별로 분류하여 상기 데이터베이스부에 저장하는 것을 특징으로 하는, 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템.
The method of claim 3,
The data pattern extraction unit,
Big data-based power usage diagnostic system, characterized in that the analysis data for the failure pattern of the power equipment analyzed and the pattern of the usage is classified by each communication module and stored in the database unit.
제1항에 있어서,
상기 전력 설비의 소비전력에 대한 복수의 데이터 패턴 포멧을 저장하는 저장부;를 더 포함하며,
상기 데이터 패턴 추출부는 저장된 상기 복수의 데이터 패턴 포멧에 기초하여 수신 받은 상기 하나 이상의 데이터를 분석하는 것을 특징으로 하는, 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템.
The method of claim 1,
Further comprising: a storage unit for storing a plurality of data pattern formats for the power consumption of the power equipment,
And the data pattern extracting unit analyzes the received one or more data based on the stored plurality of data pattern formats.
제5항에 있어서,
상기 저장부는,
저장된 상기 복수의 데이터 패턴 포멧 중 상기 데이터 패턴 추출부에서 추출된 데이터 패턴과 일치하는 데이터 패턴이 없는 경우, 추출된 상기 데이터 패턴을 신규 데이터 패턴 포멧으로 저장하는 것을 특징을 하는, 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템.
The method of claim 5,
The storage unit,
Big data based power use, characterized in that for storing the extracted data pattern in a new data pattern format, if there is no data pattern that matches the data pattern extracted by the data pattern extraction unit of the plurality of stored data pattern formats Diagnostic system.
제6항에 있어서,
상기 통신부는,
상기 저장부에 저장된 상기 복수의 데이터 패턴 중 상기 데이터 패턴 추출부에서 추출된 데이터 패턴과 일치하는 데이터 패턴이 없는 경우, 사물인터넷(Internet of Things; IoT)기반의 실시간 통신을 이용하여 상기 데이터베이스부에 신규 데이터 패턴 감지 신호를 송신하는 것을 특징으로 하는, 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템.
The method of claim 6,
The communication unit,
If there is no data pattern that matches the data pattern extracted by the data pattern extracting unit among the plurality of data patterns stored in the storage unit, the database unit may be configured using the Internet of Things (IoT) based real-time communication. Big data based power usage diagnostic system, characterized in that for transmitting a new data pattern detection signal.
제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 통신 모듈은,
사물인터넷(Internet of Things; IoT)기반의 통신 장비에 해당하는 것을 특징으로 하는, 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템.
The method of claim 1,
The one or more communication modules,
Big data-based power usage diagnostic system, characterized in that corresponding to the Internet of Things (IoT) -based communication equipment.
제8항에 있어서,
상기 통신부는,
상기 하나 이상의 통신 모듈과 RS-232 통신 방식, Serial 통신 방식, Can 통신 방식 중 어느 하나의 통신 방식을 이용하여 데이터를 수신하는 것을 특징으로 하는, 빅데이터 기반 전력 사용 진단 시스템.
The method of claim 8,
The communication unit,
Big data-based power usage diagnostic system, characterized in that for receiving the data using any one of the communication module and the RS-232 communication method, a serial communication method, a Can communication method.
통신부에서, 전력 설비에 포함된 하나 이상의 통신 모듈로부터 상기 전력 설비의 소비전력에 대한 하나 이상의 데이터를 각각 수신 받는 단계;
데이터 패턴 추출부에서, 수신 받은 상기 하나 이상의 데이터를 분석하여 데이터 패턴을 추출하는 단계;
데이터베이스부에서, 빅데이터 기반의 공개형 분석 프로세스를 이용하여 추출한 상기 데이터 패턴의 이상 유무를 진단하는 단계; 및
데이테베이스부에서, 추출한 상기 데이터 패턴을 저장하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 빅데이터 기반 전력 사용 진단 방법.
Receiving, by the communication unit, at least one data regarding power consumption of the power equipment from at least one communication module included in the power equipment;
A data pattern extracting unit, extracting a data pattern by analyzing the received one or more data;
Diagnosing an abnormality of the data pattern extracted using a big data-based open analysis process in a database unit; And
And storing, at the database unit, the extracted data pattern.
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