KR20200142752A - 인공지능 기반의 요금제 추천이 가능한 전력량 계측장치 및 그 요금제 추천방법 - Google Patents

인공지능 기반의 요금제 추천이 가능한 전력량 계측장치 및 그 요금제 추천방법 Download PDF

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Abstract

인공지능 기반의 요금제 추천이 가능한 전력량 계측장치 및 그 요금제 추천방법이 개시된다. 본 발명에 따른 인공지능 기반의 요금제 추천이 가능한 전력량 계측장치는, 시간대 사용(TOU: Time-Of-Use) 요금제에 대한 요금제정보를 저장하는 요금제정보 저장부; 수용가의 인입선 및 각각의 부하 별로 인입되는 전력량을 계측하는 전력량 계측부; 전력량 계측부에 의해 계측되는 전력량에 기초하여 수용가에 대한 전력 사용량 및 각각의 부하 별 전력 사용량을 실시간으로 분석하는 사용량 분석부; 사용량 분석부에 의해 분석되는 전력 사용량에 기반하여 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측하는 전력요금 예측부; 및 전력요금 예측부에 의해 예측되는 요금제 별 전력요금에 기반하여 사용자에게 최적의 요금제를 추천하는 요금제 추천부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

인공지능 기반의 요금제 추천이 가능한 전력량 계측장치 및 그 요금제 추천방법{ELECTRIC ENERGY MEASURING APPARATUS CAPABLE OF RECOMMENDING TARIFF SYSTEM BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGNENCE AND RECOMMENDING METHOD THEREOF}
본 발명은 인공지능 기반의 요금제 추천이 가능한 전력량 계측장치 및 그 요금제 추천방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 다양한 시간대 사용 요금제에 대하여 사용자의 전력 사용량에 따라 적응적으로 최적의 요금제를 추천할 수 있는, 인공지능 기반의 요금제 추천이 가능한 전력량 계측장치 및 그 요금제 추천방법에 관한 것이다.
최근, 한정된 에너지 자원을 효율적으로 이용하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다.
이와 관련하여 에너지의 생산이나 소비 상황에 따라 에너지 가격을 차등화하는 방안이 강구되고 있으며, 그에 따라 스마트 그리드(smart grid)나 스마트 미터(smart meter) 기술이 관심의 대상이 되고 있다.
스마트 그리드는 전력망에 정보기술(IT: Information Technology)을 접목하여 전력 공급자와 소비자가 양방향으로 정보를 교환할 수 있도록 함으로써 에너지 효율을 최적화하고 새로운 부가가치를 창출할 수 있도록 하는 전력망이다.
스마트 그리드를 에너지 소비자의 입장에서 보면 에너지 가격의 변동에 따라 자신에게 가장 합리적인 시간대를 찾아 에너지를 사용하는 것이 된다.
스마트 미터는 통신 기능을 추가한 전자식 계측이기를 말하는 것으로서, 에너지 공급자와 소비자 사이의 양방향 통신이 가능하기 때문에 검침원이 직접 가정을 방문하지 않아도 실시간으로 원격 검침을 할 수 있으며, 전력 사용량을 정밀 측정할 수 있다. 이에 따라 검침 비용을 줄이고 에너지를 절약하는 효과를 거둘 수 있다.
한편, 스마트 그리드나 스마트 미터와 같은 에너지 관련 기술과 더불어 에너지 공급자가 에너지 가격이 시간에 따라 변동하는 다양한 시간대 사용(TOU: Time-Of-Use) 요금제를 제공하는 경우, 사용자들은 각각의 요금제에 따른 에너지 가격과 자신의 사정에 따라 능동적으로 최적의 요금제를 선택하여 에너지 소비를 조절할 수 있다.
그런데, 이와 같은 경우에 사용자가 직접 다양한 요금제 중에서 자신에게 가장 적합한 요금제를 선택하는 것은 상당히 복잡하기 때문에 잘못된 요금제를 선택하여 부당한 요금을 납부하게 될 가능성이 있다는 문제점이 있다.
공개특허공보 제10-2016-0014988호 (공개일자: 2016.02.12.)
본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로서, 다양한 시간대 사용 요금제에 대하여 사용자의 전력 사용량에 따라 적응적으로 최적의 요금제를 추천할 수 있는, 인공지능 기반의 요금제 추천이 가능한 전력량 계측장치 및 그 요금제 추천방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른, 인공지능 기반의 요금제 추천이 가능한 전력량 계측장치는, 시간대 사용(TOU: Time-Of-Use) 요금제에 대한 요금제정보를 저장하는 요금제정보 저장부; 수용가의 인입선 및 각각의 부하 별로 인입되는 전력량을 계측하는 전력량 계측부; 상기 전력량 계측부에 의해 계측되는 전력량에 기초하여 상기 수용가에 대한 전력 사용량 및 각각의 상기 부하 별 전력 사용량을 실시간으로 분석하는 사용량 분석부; 상기 사용량 분석부에 의해 분석되는 전력 사용량에 기반하여 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측하는 전력요금 예측부; 및 상기 전력요금 예측부에 의해 예측되는 요금제 별 전력요금에 기반하여 사용자에게 최적의 요금제를 추천하는 요금제 추천부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
전술한 전력량 계측장치는, 상기 사용량 분석부에 의해 분석되는 전력 사용량에 기반하여 상기 수용가 및 각각의 상기 부하 별 전력의 사용패턴을 분석하는 사용패턴 분석부;를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 전력요금 예측부는 분석되는 상기 전력 사용량 및 상기 사용패턴에 기반하여 상기 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측한다.
전술한 전력량 계측장치는, 분석되는 상기 전력 사용량 및 상기 사용패턴을 포함하는 분석정보를 상기 사용자에 대응하는 사용자단말기로 전송하는 분석정보 전송부;를 더 포함할 수 있다.
전술한 전력량 계측장치는, 날짜, 요일 및 시간 별 날씨, 온도, 습도 중의 적어도 하나를 포함하는 부가정보를 입력 받는 부가정보 입력부; 및 입력된 상기 부가정보와 계측되는 상기 전력량의 상관관계를 분석하는 상관관계 분석부;를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 전력요금 예측부는 분석되는 상기 전력 사용량 및 상기 상관관계에 기반하여 상기 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측한다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 요금제 추천방법은, 전력량 계측장치에 의해 수행되는 인공지능 기반의 요금제 추천방법에 있어서, 시간대 사용 요금제에 대한 요금제정보를 저장하는 단계; 수용가의 인입선 및 각각의 부하 별로 인입되는 전력량을 계측하는 단계; 계측되는 상기 전력량에 기초하여 상기 수용가에 대한 전력 사용량 및 각각의 상기 부하 별 전력 사용량을 실시간으로 분석하는 단계; 분석되는 상기 전력 사용량에 기반하여 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측하는 단계; 및 예측되는 상기 요금제 별 전력요금에 기반하여 사용자에게 최적의 요금제를 추천하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
전술한 요금제 추천방법은, 분석되는 상기 전력 사용량에 기반하여 상기 수용가 및 각각의 상기 부하 별 전력의 사용패턴을 분석하는 단계;를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 전력요금을 예측하는 단계는 분석되는 상기 전력 사용량 및 상기 사용패턴에 기반하여 상기 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측한다.
전술한 요금제 추천방법은, 분석되는 상기 전력 사용량 및 상기 사용패턴을 포함하는 분석정보를 상기 사용자에 대응하는 사용자단말기로 전송하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
전술한 요금제 추천방법은, 날짜, 요일 및 시간 별 날씨, 온도, 습도 중의 적어도 하나를 포함하는 부가정보를 입력 받는 단계; 및 입력된 상기 부가정보와 계측되는 상기 전력량의 상관관계를 분석하는 단계;를 더 포함할 수 있다. 이 경우, 상기 전력요금을 예측하는 단계는 분석되는 상기 전력 사용량 및 상기 상관관계에 기반하여 상기 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측한다.
본 발명에 따르면, 다양한 시간대 사용 요금제에 대하여 사용자의 전력 사용량에 따라 적응적으로 최적의 요금제를 추천할 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 요금제 추천이 가능한 전력량 계측장치의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 수용가의 인입선 및 각각의 부하 별로 인입되는 전력량을 계측하는 예를 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 3 및 도 4는 부하 별 온도 및 전력량의 상관관계의 예를 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 요금제 추천방법을 나타낸 흐름도이다.
이하, 본 발명의 일부 실시 예들을 예시적인 도면을 통해 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 기재함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호로 표시한다. 또한, 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시 예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 실시 예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제1, 제2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결, 결합 또는 접속될 수 있지만, 그 구성 요소와 그 다른 구성요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공지능 기반의 요금제 추천이 가능한 전력량 계측장치의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 전력량 계측장치(100)는 요금제정보 저장부(110), 전력량 계측부(120), 사용량 분석부(130), 전력요금 예측부(140), 요금제 추천부(150), 사용패턴 분석부(160), 분석정보 전송부(170), 부가정보 입력부(180), 및 상관관계 분석부(190)를 포함할 수 있다.
요금제정보 저장부(110)는 시간대 사용(TOU: Time-Of-Use) 요금제에 대한 요금제정보를 저장한다. 여기서, 시간대 사용 요금제는 시간대와 계절에 따라 다양한 요율을 적용한 요금제로서, 그 요율에 따라 다양하게 설정될 수 있다. 이때, 요금제정보 저장부(110)는 설정된 각각의 시간대 사용 요금제에 대한 요율, 기본 요금, 전력량 요금 등을 포함하는 요금제정보를 저장한다.
전력량 계측부(120)는 수용가의 인입선 및 각각의 부하 별로 인입되는 전력량을 계측한다. 예를 들어 도 2에 도시한 바와 같이, 수용가로 인입되는 인입선(10)에 대하여 N개의 부하의 각각의 부하 별로 분기된 분기선(20)이 존재하는 경우, 전력량 계측부(120)는 해당 수용가의 인입선(10) 및 각각의 부하 별로 분기된 분기선(20)을 통해 인입되는 전력량을 각각 계측한다. 여기서, 수용가 내의 부하는 전등, 전열기, 에어컨, 냉장고, 세탁기, 인덕션 등의 다양한 전기기기를 포함한다.
사용량 분석부(130)는 전력량 계측부(120)에 의해 계측되는 전력량에 기초하여 수용가에 대한 전력 사용량 및 각각의 부하 별 전력 사용량을 실시간으로 분석한다. 이때, 사용량 분석부(130)는 인입선(10)으로부터 계측되는 전력량에 따라 해당 수용가가 사용하는 전력 사용량을 실시간으로 분석할 수 있으며, 각각의 분기선(20)으로부터 계측되는 전력량에 따라 각각의 부하가 사용하는 전력 사용량을 실시간으로 분석할 수 있다.
전력요금 예측부(140)는 사용량 분석부(130)에 의해 분석되는 전력 사용량에 기반하여 설정된 시간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측한다. 예를 들어, 요금제정보 저장부(110)에 저장된 시간대 사용 요금제가 세 개인 경우, 전력요금 예측부(140)는 사용량 분석부(130)에 의해 분석되는 전력 사용량을 각각의 시간대 사용 요금제에 적용하였을 때의 설정된 시간 동안의 전력요금을 계산하여 요금제 별 전력요금을 예측할 수 있다.
요금제 추천부(150)는 전력요금 예측부(140)에 의해 예측되는 요금제 별 전력요금에 기반하여 사용자에게 최적의 요금제를 추천한다. 예를 들어, 전술한 바와 같이 세 개의 요금제에 대하여 각각 설정된 시간 동안의 전력요금을 예측한 경우, 요금제 추천부(150)는 예측된 각각의 전력요금 중 가장 저렴한 전력요금에 대응하는 요금제를 사용자에게 추천할 수 있다.
사용패턴 분석부(160)는 사용량 분석부(130)에 의해 분석되는 전력 사용량에 기반하여 수용가 및 각각의 부하 별 전력의 사용패턴을 분석한다. 즉, 사용패턴 분석부(160)는 각각의 부하가 주로 사용되는 시간대, 각각의 부하가 연속적으로 사용되는 시간간격, 각각의 부하의 시간 별 사용 전력량, 해당 수용가의 전력 사용의 피크 시간대 등에 대한 전력 사용패턴을 분석한다. 이 경우, 전력요금 예측부(140)는 사용량 분석부(130)에 의해 분석되는 전력 사용량 및 사용패턴 분석부(160)에 의해 분석되는 전력의 사용패턴에 기반하여, 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측할 수 있다. 예를 들어, 전력요금 예측부(140)는 과거의 일정한 기간 동안의 전력 사용량 및 전력 사용패턴에 기반하여, 미래의 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측할 수 있다.
분석정보 전송부(170)는 사용량 분석부(130)에 의해 분석되는 전력 사용량 및 사용패턴 분석부(160)에 의해 분석되는 전력의 사용패턴을 포함하는 분석정보를 사용자에 대응하는 사용자단말기(도시하지 않음)로 전송한다. 이를 위해, 분석정보 전송부(170)는 사용자단말기에 대한 단말정보를 저장하며, 해당 사용자단말기와 유선 또는 무선통신이 가능하도록 구현된다.
부가정보 입력부(180)는 날짜, 요일 및 시간 별 날씨, 온도, 습도 중의 적어도 하나를 포함하는 부가정보를 입력 받는다. 여기서, 부가정보는 날짜, 요일 및 시간 별 날씨, 온도, 습도, 미세먼지 농도 등뿐만 아니라, 수용가의 크기, 구조 등 다양한 정보가 포함될 수 있다. 이를 위해, 부가정보 입력부(180)는 네트워크(도시하지 않음)를 통해 관리자단말기(도시하지 않음)와 연결되며, 연결된 관리자단말기로부터 실시간으로 변경될 수 있는 다양한 부가정보를 입력 받을 수도 있다. 또한, 부가정보 입력부(180)는 관리자가 기 저장된 부가정보를 수정, 변경 또는 삭제할 수 있도록 구현될 수도 있다.
상관관계 분석부(190)는 부가정보 입력부(180)를 통해 입력된 부가정보와 전력량 계측부(120)에 의해 계측되는 전력량의 상관관계를 분석한다. 예를 들어 도 3에 도시한 바와 같이, 부하1은 부가정보 '온도'가 증가할수록 전력량도 증가하며, 부하2는 부가정보 '온도'가 증가할수록 전력량이 감소하고, 부하3은 부가정보 '온도'에 관계없이 일정한 전력량을 유지할 수 있다. 이 경우, 상관관계 분석부(190)는 도 4에 도시한 바와 같이, 부하1에 대해서는 상관도 '+1'을 부여하고, 부하2에 대해서는 상관도 '-1'을 부여하며, 부하3에 대해서는 상관도 '0'을 부여할 수 있다. 여기서, 기재된 가중치는 이해를 돕기 위한 예시일 뿐이며, 상관관계 분석부(190)는 입력된 부가정보와 계측되는 전력량의 상관관계의 정도(예를 들어, 기울기, 피크치 등)에 따라 다양하게 설정된 가중치를 부여함으로써 부가정보와 전력량의 상관관계를 분석할 수 있다. 이 경우, 전력요금 예측부(140)는 전력 사용량, 사용패턴, 부가정보와 전력량의 상관관계 등에 기반하여 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측할 수 있다. 특히, 전력요금 예측부(140)는 과거의 일정기간 동안의 상관관계 분석부(190)에 의해 분석된 각각의 부가정보와 전력량의 상관관계에 기반하여, 미래의 부가정보에 대응하는 전력수요를 예측함으로써 그에 따른 요금제 별 전력요금을 예측할 수도 있다. 예를 들어, 과거의 온도가 30 ~ 35℃일 때의 일주일 동안의 수용가의 전력 사용량이 3,000KW이었으며 다음 한 주 동안의 예상되는 온도가 30 ~ 35℃라고 가정하면, 다음 주의 전력수요는 3,000KW정도 일 것으로 예측할 수 있으며, 그에 따라 다음 한 주의 각각의 요금제 별 전력요금을 예측할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 요금제 추천방법을 나타낸 흐름도이다. 본 발명의 실시예에 따른 요금제 추천방법은 도 1에 나타낸 전력량 계측장치(100)에 의해 수행될 수 있다.
도 1 내지 도 5를 참조하면, 전력량 계측장치(100)는 시간대 사용(TOU: Time-Of-Use) 요금제에 대한 요금제정보를 저장한다(S102). 여기서, 시간대 사용 요금제는 시간대와 계절에 따라 다양한 요율을 적용한 요금제로서, 그 요율에 따라 다양하게 설정될 수 있다. 이때, 전력량 계측장치(100)는 설정된 각각의 시간대 사용 요금제에 대한 요율, 기본 요금, 전력량 요금 등을 포함하는 요금제정보를 저장한다.
전력량 계측장치(100)는 날짜, 요일 및 시간 별 날씨, 온도, 습도 중의 적어도 하나를 포함하는 부가정보를 입력 받는다(S104). 여기서, 부가정보는 날짜, 요일 및 시간 별 날씨, 온도, 습도, 미세먼지 농도 등뿐만 아니라, 수용가의 크기, 구조 등 다양한 정보가 포함될 수 있다. 이를 위해, 전력량 계측장치(100)는 네트워크를 통해 관리자단말기와 연결되며, 연결된 관리자단말기로부터 실시간으로 변경될 수 있는 다양한 부가정보를 입력 받을 수 있다. 또한, 전력량 계측장치(100)는 관리자가 기 저장된 부가정보를 수정, 변경 또는 삭제할 수 있도록 구현될 수도 있다.
전력량 계측장치(100)는 수용가의 인입선 및 각각의 부하 별로 인입되는 전력량을 계측한다(S106). 예를 들어, 수용가로 인입되는 인입선(10)에 대하여 N개의 부하의 각각의 부하 별로 분기된 분기선(20)이 존재하는 경우, 전력량 계측장치(100)는 해당 수용가의 인입선(10) 및 각각의 부하 별로 분기된 분기선(20)을 통해 인입되는 전력량을 각각 계측한다. 여기서, 수용가 내의 부하는 전등, 전열기, 에어컨, 냉장고, 세탁기, 인덕션 등의 다양한 전기기기를 포함한다.
전력량 계측장치(100)는 계측되는 전력량에 기초하여 수용가에 대한 전력 사용량 및 각각의 부하 별 전력 사용량을 실시간으로 분석한다(S108). 이때, 전력량 계측장치(100)는 인입선(10)으로부터 계측되는 전력량에 따라 해당 수용가가 사용하는 전력 사용량을 실시간으로 분석할 수 있으며, 각각의 분기선(20)으로부터 계측되는 전력량에 따라 각각의 부하가 사용하는 전력 사용량을 실시간으로 분석할 수 있다.
전력량 계측장치(100)는 분석되는 전력 사용량에 기반하여 수용가 및 각각의 부하 별 전력의 사용패턴을 분석한다(S110). 즉, 전력량 계측장치(100)는 각각의 부하가 주로 사용되는 시간대, 각각의 부하가 연속적으로 사용되는 시간간격, 각각의 부하의 시간 별 사용 전력량, 해당 수용가의 전력 사용의 피크 시간대 등에 대한 전력 사용패턴을 분석한다.
전력량 계측장치(100)는 입력된 부가정보와 계측되는 전력량의 상관관계를 분석한다(S112). 예를 들어, 부하1은 부가정보 '온도'가 증가할수록 전력량도 증가하며, 부하2는 부가정보 '온도'가 증가할수록 전력량이 감소하고, 부하3은 부가정보 '온도'에 관계없이 일정한 전력량을 유지하는 경우, 전력량 계측장치(100)는 부하1에 대해서는 상관도 '+1'의 가중치를 부여하고, 부하2에 대해서는 상관도 '-1'의 가중치를 부여하며, 부하3에 대해서는 상관도 '0'의 가중치를 부여할 수 있다. 여기에 기재된 가중치는 이해를 돕기 위한 예시일 뿐이며, 전력량 계측장치(100)는 입력된 부가정보와 계측되는 전력량의 상관관계의 정도(예를 들어, 기울기, 피크치 등)에 따라 다양하게 설정된 가중치를 부여함으로써 부가정보와 전력량의 상관관계를 분석할 수 있다.
전력량 계측장치(100)는 분석되는 전력 사용량, 전력의 사용패턴, 부가정보와 전력량의 상관관계 등을 포함하는 분석정보를 사용자에 대응하는 사용자단말기로 전송한다(S114). 이를 위해, 전력량 계측장치(100)는 사용자단말기에 대한 단말정보를 저장하며, 해당 사용자단말기와 유선 또는 무선통신이 가능하도록 구현된다.
전력량 계측장치(100)는 분석되는 전력 사용량에 기반하여 설정된 시간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측한다(S116). 예를 들어, 저장된 시간대 사용 요금제가 세 개인 경우, 전력량 계측장치(100)는 분석되는 전력 사용량을 각각의 시간대 사용 요금제에 적용하였을 때의 설정된 시간 동안의 전력요금을 계산하여 요금제 별 전력요금을 예측할 수 있다. 또한, 전력량 계측장치(100)는 분석되는 전력 사용량 및 전력의 사용패턴에 기반하여, 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측할 수 있다. 예를 들어, 전력량 계측장치(100)는 과거의 일정한 기간 동안의 전력 사용량 및 전력 사용패턴에 기반하여, 미래의 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측할 수 있다. 또한, 전력량 계측장치(100)는 전력 사용량, 사용패턴, 부가정보와 전력량의 상관관계 등에 기반하여 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측할 수 있다. 특히, 전력량 계측장치(100)는 과거의 일정기간 동안의 분석된 각각의 부가정보와 전력량의 상관관계에 기반하여, 미래의 부가정보에 대응하는 전력수요를 예측함으로써 그에 따른 요금제 별 전력요금을 예측할 수도 있다. 예를 들어, 과거의 온도가 30 ~ 35℃일 때의 일주일 동안의 수용가의 전력 사용량이 3,000KW이었으며 다음 한 주 동안의 예상되는 온도가 30 ~ 35℃라고 가정하면, 전력량 계측장치(100)는 다음 주의 전력수요는 3,000KW정도 일 것으로 예측할 수 있으며, 그에 따라 다음 한 주의 각각의 요금제 별 전력요금을 예측할 수 있다.
전력량 계측장치(100)는 예측되는 요금제 별 전력요금에 기반하여 사용자에게 최적의 요금제를 추천한다(S118). 예를 들어, 전술한 바와 같이 세 개의 요금제에 대하여 각각 설정된 시간 동안의 전력요금을 예측한 경우, 전력량 계측장치(100)는 예측된 각각의 전력요금 중 가장 저렴한 전력요금에 대응하는 요금제를 사용자에게 추천할 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 보호 범위는 다음의 특허청구범위뿐만 아니라 이와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
10: 인입선 20: 분기선
100: 전력량 계측장치 110: 요금제정보 저장부
120: 전력량 계측부 130: 사용량 분석부
140: 전력요금 예측부 150: 요금제 추천부
160: 사용패턴 분석부 170: 분석정보 전송부
180: 부가정보 입력부 190: 상관관계 분석부

Claims (8)

  1. 시간대 사용(TOU: Time-Of-Use) 요금제에 대한 요금제정보를 저장하는 요금제정보 저장부;
    수용가의 인입선 및 각각의 부하 별로 인입되는 전력량을 계측하는 전력량 계측부;
    상기 전력량 계측부에 의해 계측되는 전력량에 기초하여 상기 수용가에 대한 전력 사용량 및 각각의 상기 부하 별 전력 사용량을 실시간으로 분석하는 사용량 분석부;
    상기 사용량 분석부에 의해 분석되는 전력 사용량에 기반하여 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측하는 전력요금 예측부; 및
    상기 전력요금 예측부에 의해 예측되는 요금제 별 전력요금에 기반하여 사용자에게 최적의 요금제를 추천하는 요금제 추천부;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 요금제 추천이 가능한 전력량 계측장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용량 분석부에 의해 분석되는 전력 사용량에 기반하여 상기 수용가 및 각각의 상기 부하 별 전력의 사용패턴을 분석하는 사용패턴 분석부;
    를 더 포함하며,
    상기 전력요금 예측부는 분석되는 상기 전력 사용량 및 상기 사용패턴에 기반하여 상기 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 요금제 추천이 가능한 전력량 계측장치.
  3. 제2항에 있어서,
    분석되는 상기 전력 사용량 및 상기 사용패턴을 포함하는 분석정보를 상기 사용자에 대응하는 사용자단말기로 전송하는 분석정보 전송부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 요금제 추천이 가능한 전력량 계측장치.
  4. 제1항에 있어서,
    날짜, 요일 및 시간 별 날씨, 온도, 습도 중의 적어도 하나를 포함하는 부가정보를 입력 받는 부가정보 입력부; 및
    입력된 상기 부가정보와 계측되는 상기 전력량의 상관관계를 분석하는 상관관계 분석부;
    를 더 포함하며,
    상기 전력요금 예측부는 분석되는 상기 전력 사용량 및 상기 상관관계에 기반하여 상기 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 요금제 추천이 가능한 전력량 계측장치.
  5. 전력량 계측장치에 의해 수행되는 인공지능 기반의 요금제 추천방법에 있어서,
    시간대 사용 요금제에 대한 요금제정보를 저장하는 단계;
    수용가의 인입선 및 각각의 부하 별로 인입되는 전력량을 계측하는 단계;
    계측되는 상기 전력량에 기초하여 상기 수용가에 대한 전력 사용량 및 각각의 상기 부하 별 전력 사용량을 실시간으로 분석하는 단계;
    분석되는 상기 전력 사용량에 기반하여 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측하는 단계; 및
    예측되는 상기 요금제 별 전력요금에 기반하여 사용자에게 최적의 요금제를 추천하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 요금제 추천방법.
  6. 제5항에 있어서,
    분석되는 상기 전력 사용량에 기반하여 상기 수용가 및 각각의 상기 부하 별 전력의 사용패턴을 분석하는 단계;
    를 더 포함하며,
    상기 전력요금을 예측하는 단계는 분석되는 상기 전력 사용량 및 상기 사용패턴에 기반하여 상기 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 요금제 추천방법.
  7. 제6항에 있어서,
    분석되는 상기 전력 사용량 및 상기 사용패턴을 포함하는 분석정보를 상기 사용자에 대응하는 사용자단말기로 전송하는 단계;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 요금제 추천방법.
  8. 제5항에 있어서,
    날짜, 요일 및 시간 별 날씨, 온도, 습도 중의 적어도 하나를 포함하는 부가정보를 입력 받는 단계; 및
    입력된 상기 부가정보와 계측되는 상기 전력량의 상관관계를 분석하는 단계;
    를 더 포함하며,
    상기 전력요금을 예측하는 단계는 분석되는 상기 전력 사용량 및 상기 상관관계에 기반하여 상기 설정된 기간 동안의 요금제 별 전력요금을 예측하는 것을 특징으로 하는 인공지능 기반의 요금제 추천방법.
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