KR20210016980A - 누락된 데이터의 사용량을 추정하는 ami 시스템의 서버 장치 및 그 방법 - Google Patents

누락된 데이터의 사용량을 추정하는 ami 시스템의 서버 장치 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 유/무선 통신망을 이용하여 원격에서 에너지 사용량을 실시간으로 검침하고, 양방향 정보를 교환하는 AMI 시스템의 누락된 데이터 사용량 추정 방법에 있어서, 미리 설정된 수집주기마다 고객들의 전력 사용 데이터를 수집하여 저장하는 제1 단계; 상기 저장된 데이터들을 소정 기준에 따라 분류하여 그룹핑하는 제2 단계; 상기 그룹 내에서 고객별 유사도를 측정하고, 그 결과를 저장하는 제3 단계; 및 미리 설정된 누락데이터판단주기마다 누락데이터 발생 여부를 판단하고, 누락데이터 발생시 상기 제3 단계에서 저장된 고객별 유사도에 기초하여 데이터를 추정하여 저장하는 제4 단계; 상기 전력 사용 데이터가 과거 데이터인지여부를 결정하는 제5 단계; 상기 전력 사용 데이터가 과거 데이터인 경우, 상기 전력 사용 데이터의 계기시간에 대응된 추정데이터를 검출하는 제6 단계; 및 상기 추정데이터를 상기 전력 사용 데이터로 대체하는 제7 단계를 포함한다. 따라서, 본 발명은 AMI 시스템에서, 데이터의 누락이 발생한 경우, 미리 검출한 유사 고객의 전력 사용 패턴을 참고하여 대상 고객의 누락 데이터에 대한 전력 사용량을 추정함으로써, 국경일 또는 비정기 휴일로 인해 전력 사용 패턴이 달라진 경우에도 누락 데이터에 대한 추정 오차를 최소화하는 장점이 있다.

Description

누락된 데이터의 사용량을 추정하는 AMI 시스템의 서버 장치 및 그 방법{SERVER AND METHOD FOR ESTIMATING USED AMOUNT OF MISSED DATA IN ADVANCED METERING INFRASTRUCTURE SYSTEM}
본 발명은 AMI 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 데이터 수집이 누락되었을 때, 누락된 데이터의 사용량을 추정하는 AMI 시스템의 서버 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
AMI(Advanced Metering Infrastructure) 시스템(일명, 지능형 전력계량시스템)은 유/무선 통신을 이용하여 원격에서 에너지 사용량을 실시간으로 검침하고, 양방향 정보 교환을 통해 에너지 사용량을 효율적으로 관리하는 시스템으로서, 검침된 에너지 사용량을 관리하여 소비성향, 수요분석, 에너지 절감 및 대책 수립 등 효율적 에너지 활용 서비스를 제공한다.
이러한 AMI 시스템은 상기와 같은 편리함을 제공함과 동시에, 일부 통신장비의 장애 발생 등 환경적인 요인으로 인하여 검침 데이터의 누락이 발생할 수 있다.
따라서, 종래에는 이러한 문제를 해결하기 위해, 개별 고객의 전기 사용 패턴을 분석하여 사용량을 예측하는 방법을 제시하고 있다. 그런데, 이러한 종래의 방법은 국경일 또는 비정기 휴일과 같이 전력 사용 패턴이 평소와 다른 경우 정확한 예측이 어려운 단점이 있었다. 즉, 종래에는 일반적인 전력 사용 패턴과 맞지 않는 상황이 발생한 경우 이로 인한 오차가 발생하는 단점이 있었다.
특허출원번호 10-2013-0056744( 2015.07.14, “보안모듈이 적용된 배전자동화 시스템 및 이를 이용한 보안 방법”
따라서, 본 발명은 국경일 또는 비정기 휴일로 인해 전력 사용 패턴이 달라진 경우에도 누락 데이터에 대한 추정 오차를 최소화할 수 있는 AMI 시스템의 서버 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
또한, 본 발명은 유클리디안 유사도 알고리즘(Euclidean Similarity Algorism)을 통해서 대상 고객과 전력 사용 패턴이 유사한 유사 고객을 검출하고, 상기 유사 고객의 전력 사용 패턴을 참고하여 대상 고객의 누락 데이터에 대한 전력 사용량을 추정하는 AMI 시스템의 서버 장치 및 그 방법을 제공하고자 한다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에서 제공하는 AMI 시스템의 서버 장치는, 유/무선 통신망을 이용하여 원격에서 에너지 사용량을 실시간으로 검침하고, 양방향 정보를 교환하는 AMI 시스템의 서버장치에 있어서, 상기 서버장치와 통신망과의 인터페이스를 제공하되, 미리 설정된 수집주기마다, 상기 통신망으로 연결된 검침장치들로부터 고객들의 전력 사용 데이터를 수집하기 위한 인터페이스를 제공하는 통신 인터페이스부; 상기 전력 사용 데이터 및 기 저장된 제어 알고리즘에 기초하여 상기 서버장치의 동작을 제어하는 제어부; 및 상기 전력 사용 데이터 및 상기 서버장치의 동작과정에서 발생하는 데이터들을 저장/관리하는 데이터베이스부를 포함하되, 상기 제어부는 상기 데이터베이스부에 저장된 전력 사용 데이터들을 분석하여 고객별 유사도를 도출하고, 데이터 누락이 발생한 경우 상기 고객별 유사도에 기초하여 상기 누락된 데이터를 추정한 후 그 추정 데이터를 저장하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 제어부는 상기 통신 인터페이스부를 통해, 계기 시간을 포함하는 전력 사용 데이터를 수집하고, 상기 계기시간에 기초하여 대응된 전력 사용 데이터가 과거 데이터인지여부를 결정하고, 상기 전력 사용 데이터가 과거 데이터인 경우 상기 전력 사용 데이터의 계기 시간에 대응된 추정 데이터를 검출하여 상기 전력 사용 과거 데이터로 대체할 수 있다.
바람직하게는, 상기 데이터베이스부는 상기 통신 인터페이스부를 통해 수집된 전력 사용 데이터들을 저장/관리하는 로(raw) 데이터관리부; 상기 고객별 유사도 측정 결과를 저장/관리하는 유사도 결과 관리부; 및 상기 누락된 데이터를 추정하여 보정한 결과를 저장/관리하는 보정결과 관리부를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제어부는 상기 통신 인터페이스부를 통해 수집된 전력사용 데이터들을 상기 로(raw) 데이터관리부에 저장하는 수신 데이터 관리 모듈; 상기 로(raw) 데이터관리부에 저장된 전력사용 데이터들을 소정 기준에 따라 분류하여 그룹핑하는 분류모듈; 상기 분류 모듈에서 동일 그룹으로 분류된 모든 전력사용 데이터들간에 유사도를 측정하여 고객별 유사도를 도출하고, 그 결과를 상기 유사도 결과 관리부에 저장하는 유사도 측정모듈; 미리 설정된 누락데이터판단주기마다 과거의 일정시간 범위에 대하여 상기 로(raw) 데이터관리부에 저장된 전력사용 데이터들을 분석하여 누락데이터 발생 여부를 판단하는 누락식별모듈; 및 상기 누락식별모듈에서 누락데이터가 발생된 것으로 판단되면 상기 유사도 결과 관리부에 저장된 고객별 유사도에 기초하여 데이터를 추정하고, 그 결과를 상기 보정결과 관리부에 저장하는 데이터 추정모듈을 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 수신 데이터 관리 모듈은 전력 사용량에 대한 계약 종류를 포함하는 전력 사용 데이터들을 수집하여 상기 로(raw) 데이터관리부에 저장하고, 상기 분류모듈은 상기 계약 종류별로 상기 전력 사용 데이터들을 그룹핑할 수 있다.
바람직하게는, 상기 수신 데이터 관리 모듈은 전력 사용량에 대한 계기 종류를 포함하는 전력 사용 데이터들을 수집하여 상기 로(raw) 데이터관리부에 저장하고, 상기 분류모듈은 상기 계기 종류별로 상기 전력 사용 데이터들을 그룹핑하는 것을 특징으로 하는 누락된 데이터의 사용량을 추정할 수 있다.
바람직하게는, 상기 유사도 측정모듈은 동일 그룹 내에 포함된 모든 전력사용 데이터들 각각에 대하여 같은 일자 및 같은 시간대별 전력 사용량을 모두 비교하여 상기 전력사용 데이터들 간의 유사도를 측정할 수 있다.
바람직하게는, 상기 유사도 측정모듈은 상기 고객별 유사도 도출 결과를 상기 유사도 결과 관리부에 저장하되, 상기 고객별 유사도가 가장 높은 전력사용 데이터들끼리 서로 매칭시켜 저장할 수 있다.
바람직하게는, 상기 유사도 측정모듈은 미리 설정된 유사도측정주기마다 고객별 유사도 도출 과정을 반복 수행하고, 그 수행 결과에 의거하여 상기 유사도결과 관리부의 내용을 업데이트할 수 있다.
또한, 상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에서 제공하는 AMI 시스템의 누락된 데이터 사용량 추정 방법은 유/무선 통신망을 이용하여 원격에서 에너지 사용량을 실시간으로 검침하고, 양방향 정보를 교환하는 AMI 시스템의 누락된 데이터 사용량 추정 방법에 있어서, 미리 설정된 수집주기마다 고객들의 전력 사용 데이터를 수집하여 저장하는 제1 단계; 상기 저장된 데이터들을 소정 기준에 따라 분류하여 그룹핑하는 제2 단계; 상기 그룹 내에서 고객별 유사도를 측정하고, 그 결과를 저장하는 제3 단계; 및 미리 설정된 누락데이터판단주기마다 누락데이터 발생 여부를 판단하고, 누락데이터 발생시 상기 제3 단계에서 저장된 고객별 유사도에 기초하여 데이터를 추정하여 저장하는 제4 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 제1 단계는 계기 시간을 포함하는 전력 사용 데이터를 수집하고, 상기 AMI 시스템의 누락된 데이터 사용량 추정 방법은 상기 계기시간에 기초하여 상기 전력 사용 데이터가 과거 데이터인지여부를 결정하는 제5 단계; 상기 전력 사용 데이터가 과거 데이터인 경우, 상기 전력 사용 데이터의 계기시간에 대응된 추정데이터를 검출하는 제6 단계; 및 상기 추정데이터를 상기 전력 사용 데이터로 대체하는 제7 단계를 더 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제1 단계는 전력 사용량에 대한 계약 종류를 포함하는 전력 사용 데이터들을 수집하고, 상기 제2 단계는 상기 계약 종류별로 상기 전력 사용 데이터들을 그룹핑할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제1 단계는 전력 사용량에 대한 계기 종류를 포함하는 전력 사용 데이터들을 수집하고, 상기 제2 단계는 상기 계기 종류별로 상기 전력 사용 데이터들을 그룹핑할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제3 단계는 상기 전력 사용 데이터에 기초하여 동일 그룹에 속한 모든 고객들간 유사도를 판단하되, 동일 그룹 내에 포함된 모든 고객들 각각에 대하여 같은 일자 및 같은 시간대별 전력 사용량을 모두 비교하여 고객별 유사도를 측정하고, 상기 고객별 유사도가 가장 높은 고객들을 선정하여 매칭시켜 저장할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제3 단계는 미리 설정된 유사도측정주기마다 반복 수행하고, 그 수행 결과에 의거하여 고객별 유사도가 가장 높은 고객을 업데이트할 수 있다.
바람직하게는, 상기 제4 단계는 미리 설정된 일정 시간마다 과거의 일정시간범위에 대하여 누락데이터 발생여부를 판단하는 제4-1 단계; 상기 판단 결과 누락데이터가 발생한 경우 상기 제3 단계에서 유사도가 가장 높은 고객으로 매칭된 고객의 전력 사용 데이터에 의거하여 상기 누락데이터를 추정하는 제4-2 단계; 및 상기 추정된 데이터를 저장하는 제4-3 단계를 포함할 수 있다.
본 발명은, AMI 시스템에서, 데이터의 누락이 발생한 경우, 유클리디안 유사도 알고리즘(Euclidean Similarity Algorism)을 통해서 대상 고객과 전력 사용 패턴이 유사한 유사 고객을 검출한 후 상기 유사 고객의 전력 사용 패턴을 참고하여 대상 고객의 누락 데이터에 대한 전력 사용량을 추정함으로써, 국경일 또는 비정기 휴일로 인해 전력 사용 패턴이 달라진 경우에도 누락 데이터에 대한 추정 오차를 최소화하는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 시스템의 서버 장치에 대한 개략적인 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터베이스부에서 관리하는 데이터베이스들의 필드 구성의 예들을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 시스템의 누락된 데이터 사용량 추정 방법에 대한 처리 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전력 사용 데이터에 대한 메시지 포맷을 예시한 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 설명하되, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 한편 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. 또한 상세한 설명을 생략하여도 본 기술 분야의 당업자가 쉽게 이해할 수 있는 부분의 설명은 생략하였다.
명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 시스템의 서버 장치에 대한 개략적인 블록도이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 시스템의 서버장치는, 유/무선 통신망을 이용하여 원격에서 에너지 사용량을 실시간으로 검침하고, 양방향 정보를 교환하는 장치로서, 통신 인터페이스부(I/F)(100)와, 제어부(200)와, 데이터베이스부(DB)(300)를 포함한다.
통신 인터페이스부(I/F)(100)는 상기 서버장치와 통신망과의 인터페이스를 제공한다. 특히, 통신 인터페이스부(I/F)(100)는, 미리 설정된 수집주기(예컨대, 15분 또는 1시간)마다, 상기 통신망으로 연결된 검침장치들로부터 고객들의 전력 사용 데이터를 수집하기 위한 인터페이스를 제공한다.
제어부(200)는 상기 서버장치의 전반적인 동작을 제어한다. 이를 위해, 제어부(200)는 통신 인터페이스부(I/F)(100)를 통해 수집된 상기 전력 사용 데이터를 데이터베이스부(DB)(300)(특히, 로(Raw) 데이터 관리 DB(310))에 저장하고, 기 저장된 알고리즘 및 상기 전력 사용데이터에 기초하여 상기 서버장치의 동작을 제어할 수 있다.
특히, 제어부(200)는 상기 전력 사용 데이터들을 분석하여 고객별 유사도를 도출하고, 이를 데이터베이스부(DB)(300)(특히, 유사도 결과 관리 DB(320))에 저장한다. 그리고, 데이터 누락이 감지되면, 상기 고객별 유사도에 기초하여 누락된 데이터를 추정하고, 그 추정 데이터를 데이터베이스부(300)(특히, 보정 결과 관리 DB(330))에 저장한다. 즉, 제어부(200)는 상기 고객별 유사도에 의거하여 전력 사용 패턴이 유사한 고객들을 관리하고, 특정 고객의 데이터 누락이 감지되면, 그 고객과 전력 사용 패턴이 가장 유사한 고객의 전력 사용 데이터에 의거하여 상기 누락된 데이터를 추정한다.
또한, 제어부(200)는 통신 인터페이스부(I/F)(100)를 통해 과거 데이터(즉, 과거의 전력사용 정보를 저장하는 전력 사용 데이터)가 수집되면, 그 과거 데이터에 대응된 추정 데이터(즉, 상기 과거 데이터의 발생시점에 해당 데이터가 누락된 것으로 판단하고 추정하여 저장한 데이터)를 상기 과거 데이터로 대체한다. 이를 위해, 상기 전력사용 데이터는 해당 전력 사용 정보의 발생시점을 나타내는 계기시간을 포함하고, 제어부(200)는 상기 계기시간에 기초하여 해당 전력사용 데이터가 과거데이터인지 여부를 판단하는 것이 바람직하다.
도 1의 예에서는, 상기와 같은 처리를 수행하기 위해, 제어부(200)가 수신 데이터 관리모듈(210), 분류 모듈(220), 유사도 측정 모듈(230), 누락식별 모듈(240) 및 데이터 추정모듈(250)을 포함하는 경우를 예로 들어 설명하고 있다.
수신 데이터 관리모듈(210)은 통신 인터페이스부(I/F)(100)를 통해 수집된 전력사용 데이터들을 데이터베이스부(300)(특히, 로(raw) 데이터 관리 DB(310))에 저장한다.
분류 모듈(220)은 데이터베이스부(300)(특히, 로(raw) 데이터관리 DB(310))에 저장된 전력사용 데이터들을 소정 기준에 따라 분류하여 그룹핑한다. 이를 위해, 수신 데이터 관리 모듈(210)은 전력 사용량에 대한 계약 종류 또는 계기 종류를 포함하는 전력 사용 데이터들을 수집하여 데이터베이스부(300)(특히, 로(raw) 데이터 관리 DB(310))에 저장하고, 분류모듈(220)은 상기 계약 종류 또는 계기 종류별로 상기 전력 사용 데이터들을 그룹핑한다. 이 때, 계약 종류는 해당 계기의 사용자가 전력 사용을 위해 계약한 종류(예컨대, 주택용, 일반용, 교육용 등)를 나타내고, 계기종류는 해당 계기의 동작 방법 등을 구분하기 위한 종류(예컨대, G타입, E타입, AE타입, 표준형 등)를 나타내는데, 상기 전력 사용 데이터들을 상기 계약 종류 또는 계기 종류에 따라 분류하는 이유는 상기 계약 종류별로 전력 사용패턴이 유사하고, 상기 계기 종류별로 출력되는 데이터의 형태가 동일하기 때문이다.
유사도 측정 모듈(230)은 분류 모듈(220)에서 동일 그룹으로 분류된 모든 전력사용 데이터들간에 유사도를 측정하여 고객별 유사도를 도출하고, 그 결과를 데이터베이스부(300)(특히, 유사도 결과 관리 DB(320))에 저장한다. 이를 위해, 유사도 측정모듈(230)은 동일 그룹 내에 포함된 모든 전력사용 데이터들 각각에 대하여 같은 일자 및 같은 시간대별 전력 사용량을 모두 비교하고 그 결과에 의해 전력 사용 데이터들 간에 유사도를 측정할 수 있다. 예를 들어, 유사도 측정 모듈(230)은 분류모듈(220)에서 동일 그룹으로 분류된 전력사용 데이터들 중 최근 7일분 데이터를 읽어 온 후, 하기의 (수학식1)에 의해 일별 유사도를 산출하고, (수학식 2)에 의해 최종 유사도를 계산한다.
Figure pat00001
이 때, d일(X,Y)는 일별 유사도, X는 해당 고객, Y는 비교대상 고객, X1은 해당고객의 1시 전기 사용량, Y1은 비교대상 고객의 1시 전기 사용량이다.
Figure pat00002
이 때, S는 고객별 유사도, d1(X,Y)은 최근 1일의 유사도이다.
유사도 측정 모듈(230)은 상기 고객별 유사도(S)가 최저인 비교 대상 고객을 유사도가 가장 높은 고객으로 선택한다. 그리고 그 결과를 데이터베이스부(300)(특히, 유사도 결과 관리 DB(320))에 저장한다. 이 때, 유사도 측정 모듈(230)은 상기 고객별 유사도가 가장 높은 전력사용 데이터들끼리 서로 매칭시켜 저장할 수 있다.
한편, 유사도 측정 모듈(230)은, 미리 설정된 유사도측정주기마다, 상기의 고객별 유사도 도출 과정을 반복 수행하고, 그 수행 결과에 의거하여 데이터베이스부(300)(특히, 유사도 결과 관리 DB(320))의 내용을 업데이트하는 것이 바람직하다. 예를 들어, 유사도 측정 모듈(230)은 매일 또는 일주일에 한번 씩 최근 7일분 데이터를 읽어 와서 고객별 유사도(S)를 측정하고 고객별 유사도(S)가 최저인 비교 대상 고객이 변경된 경우, 그 변경된 내용을 반영하여 데이터베이스부(300)(특히, 유사도 결과 관리 DB(320))의 내용을 업데이트한다.
누락식별 모듈(240)은, 미리 설정된 누락데이터판단주기마다, 과거의 일정시간 범위에 대하여 데이터베이스부(300)(특히, 로(raw) 데이터 관리 DB(310))에 저장된 전력사용 데이터들을 분석하여 누락데이터 발생 여부를 판단한다. 이 때, 누락식별 모듈(240)은 하루에 한번씩 전일분 데이터에 대해서, 누락데이터 발생 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 누락식별모듈(240)이 매일 낮 12시에 누락 데이터의 발생 여부를 판단하는 경우, 20일 낮 12시에는 19일 전체의 데이터 즉, 0시~24시 데이터를 대상으로 누락 데이터 발생 여부를 판단한다.
데이터 추정모듈(250)은 누락식별모듈(240)로부터 누락 데이터 발생 결과를 전달받아 동작하되, 누락데이터가 발생한 것으로 판단된 경우 그 누락된 데이터를 추정한다. 이를 위해, 데이터 추정모듈(250)은 누락식별모듈(240)로부터 누락된 데이터의 발생 시간 및 고객정보를 전달받고, 그 정보를 이용하여 데이터베이스부(300)(특히, 유사도 결과 관리 DB(320))로부터 상기 누락된 데이터가 발생한 고객과 고객별 유사도가 가장 높은 고객을 도출하는 것이 바람직하다. 그리고, 그 고객의 전력사용 데이터 중 상기 누락 데이터가 발생한 시각의 전력사용 데이터를 검출하여 상기 누락 데이터의 대체 데이터로 추정하고, 그 결과를 데이터베이스부(300)(특히, 보정 결과 관리 DB(330))에 저장할 수 있다.
한편, 데이터베이스부(DB)(300)는 상기 전력 사용 데이터 및 상기 서버장치의 동작과정에서 발생하는 데이터들을 저장/관리한다. 이를 위해, 데이터베이스부(DB)(300)는 데이터베이스부(DB)(300)는 통신 인터페이스부를 통해 수집된 전력 사용 데이터들을 저장/관리하는 로(raw) 데이터관리 DB(310), 상기 고객별 유사도 측정 결과를 저장/관리하는 유사도 결과 관리 DB(320) 및 상기 누락된 데이터를 추정하여 보정한 결과를 저장/관리하는 보정결과 관리 DB(330)를 포함할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 데이터베이스부에서 관리하는 데이터베이스들의 필드 구성의 예들을 설명하기 위한 도면으로서, 도 2의 (a)는 Raw 데이터 관리 DB(310)의 필드 구성의 예를 나타내고, 도 2의 (b)는 유사도 결과 관리 DB(320)의 필드 구성의 예를 나타내고, 도 2의 (c)는 보정 결과 관리 DB(330)의 필드 구성의 예를 나타낸다.
도 1 및 도 2의 (a)를 참조하면, Raw 데이터 관리 DB(310)는 계기번호(311)/날짜(312)/시간(313)/전력사용정보(314) 필드를 포함하며, 원격지에 배치되어 통신망으로 연결된 다수의 검침기기들로부터 전달된 검침 정보(즉, 전력 사용 데이터)를 저장할 수 있다. 이 때, 계기번호(311) 필드는 상기 검침 기기들의 식별 정보를 저장하고, 날짜(312) 및 시간(313) 필드는 해당 데이터의 검침 날짜 및 시간을 저장하고, 전력사용정보(314) 필드는 상기 날짜 및 시간에 검침된 정보(예컨대, 전력 사용 누적 정보 등)를 저장한다. Raw 데이터 관리 DB(310)는 계약 종류 및 계기 종류를 저장하는 필드(미도시)를 더 포함할 수 있다. 또는, 계기번호의 특정자리에 상기 계약 종류 및 계기 종류를 나타내는 정보를 포함시키도록 계기번호를 구성할 수도 있다. 또한, Raw 데이터 관리 DB(310)는 해당 전력 사용 정보에 대응된 고객 정보를 저장하는 필드(미도시)를 더 포함할 수 있다. 또는, 계기번호의 특정자리에 상기 고객 정보를 나타내는 정보를 포함시키도록 계기번호를 구성할 수도 있다.
도 1 및 도 2의 (b)를 참조하면, 유사도 결과 관리 DB(320)는 계기번호(321)/유사도가 높은 계기번호(322) 필드를 포함하여, 고객별 유사도가 가장 높은 전력 사용 데이터들을 매칭시켜 저장할 수 있다.
도 1 및 도 2의 (c)를 참조하면, 보정 결과 관리 DB(330)는 계기번호(331)/날짜(332)/시간(333)/전력사용정보(334)/추정데이터 여부 식별정보(335) 필드를 포함하며, 추정 데이터를 포함하는 검침 정보를 저장한다. 즉, 보정 결과 관리 DB(330)는 Raw 데이터 관리 DB(310)에 저장된 검침 정보 및 상기 검침 정보 중 누락된 데이터에 대한 추정 데이터를 함께 저장한다. 이를 위해, 추정데이터 여부 식별정보(335)에는 해당 데이터가 추정데이터 인지 여부를 나타내기 위한 식별기호(예컨대, 플래그(Flag))를 저장하고, 과거 데이터 수신시 제어부(200)는 상기 추정데이터 여부 식별정보(335)를 참고하여 대응된 추정데이터를 확인하고, 상기 추정데이터를 상기 과거 데이터로 대체할 수 있다. 예를 들어, 보정결과 관리 DB(330)는 해당 데이터가 추정데이터인 경우 추정데이터 여부 식별정보(335) 필드에 ‘’값을 저장하고, 그렇지 않은 경우 추정데이터 여부 식별정보(335) 필드에 ‘’값을 저장한다. 그리고 통신 I/F(100)를 통해 과거 데이터가 수신되면, 데이터 추정 모듈(250)은 보정 결과 관리 DB(330)의 추정데이터 여부 식별정보(335) 필드의 값이 ‘’인 데이터들 중 상기 과거 데이터의 날짜 및 시간과 동일한 데이터를 검출하고, 그 데이터를 상기 과거 데이터로 대체한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 시스템의 누락된 데이터 사용량 추정 방법에 대한 처리 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 AMI 시스템의 누락된 데이터 사용량 추정 방법은 다음과 같다. 도 1 및 도 3을 참조하면, 단계 S105에서는, AMI 시스템 서버장치의 제어부(200)가 통신 I/F(100)를 통해 고객들의 전력 사용 데이터를 수집하여 저장한다. 이를 위해, 제어부(200)의 수신 데이터 관리 모듈(210)은, 미리 설정된 수집주기(예컨대, 15분 또는 1시간)마다, 고객들의 전력 사용 데이터를 수집하여 Raw 데이터 관리 DB(310)에 저장할 수 있다.
단계 S120에서는, 제어부(200)가 단계 S105에서 저장된 데이터들을 소정 기준에 따라 분류하여 그룹핑한다. 이 때, 제어부(200)는, 단계 S110에서, 상기 수집된 전력 사용 데이터가 과거 데이터인지 여부를 판단하고, 단계 S115에서, 미리 설정된 유사도 측정 주기(예컨대, 하루 또는 일주일)를 만족하는 지 여부를 판단하는 과정을 미리 수행한다. 단계 S110에서, 수집된 데이터가 과거 데이터인지 여부를 판단하기 위해서, 상기 전력 사용 데이터는 계기 시간을 포함하고, 제어부(200)는 그 계기 시간에 기초하여 과거 데이터 여부를 판단할 수 있다. 이와 같이, 계기 시간을 포함하는 전력 사용 데이터의 데이터 포맷의 예가 도 4에 도시되어 있다. 도 4를 참조하면, 본 발명의 전력 사용 데이터(10)는 계기번호(11)/날짜(12)/시간(13)/전력사용정보(14)를 포함한다.
그리고, 상기 단계 S110 및 단계 S115의 수행 결과, 상기 수집된 전력 사용 데이터가 과거 데이터가 아니고, 상기 유사도 측정 주기를 만족하는 것으로 판단되면, 단계 S120에서, 분류모듈(220)이 상기 데이터들을 소정 기준(예컨대, 계약종류 또는 계기 종류)에 따라 분류하여 그룹핑한다. 이 때, 계약 종류는 해당 계기의 사용자가 전력 사용을 위해 계약한 종류(예컨대, 주택용, 일반용, 교육용 등)를 나타내고, 계기종류는 해당 계기의 동작 방법 등을 구분하기 위한 종류(예컨대, G타입, E타입, AE타입, 표준형 등)를 나타내는데, 상기 전력 사용 데이터들을 상기 계약 종류 또는 계기 종류에 따라 분류하는 이유는 상기 계약 종류별로 전력 사용패턴이 유사하고, 상기 계기 종류별로 출력되는 데이터의 형태가 동일하기 때문이다. 이를 위해, 상기 전력 사용 데이터들은 계약종류 또는 기계 종류를 포함할 수 있다.
단계 S125에서는, 제어부(200)가 상기 그룹 내에서 고객별 유사도를 측정하고, 그 결과를 저장한다. 이를 위해, 제어부(200)의 유사도 측정 모듈(230)은, 단계 S120에서 동일 그룹으로 분류된 모든 전력사용 데이터들간에 유사도를 측정하여 고객별 유사도를 도출하고, 그 결과를 데이터베이스부(300)(특히, 유사도 결과 관리 DB(320))에 저장한다. 이를 위해, 유사도 측정모듈(230)은 동일 그룹 내에 포함된 모든 전력사용 데이터들 각각에 대하여 같은 일자 및 같은 시간대별 전력 사용량을 모두 비교하고 그 결과에 의해 전력 사용 데이터들 간에 유사도를 측정할 수 있다. 예를 들어, 유사도 측정 모듈(230)은 단계 S120에서 동일 그룹으로 분류된 전력사용 데이터들 중 최근 7일분 데이터를 읽어 온 후, 하기의 (수학식3)에 의해 일별 유사도를 산출하고, 하기 (수학식 4)에 의해 최종 유사도를 계산한다.
Figure pat00003
이 때, d일(X,Y)는 일별 유사도, X는 해당 고객, Y는 비교대상 고객, X1은 해당고객의 1시 전기 사용량, Y1은 비교대상 고객의 1시 전기 사용량이다.
Figure pat00004
이 때, S는 고객별 유사도, d1(X,Y)은 최근 1일의 유사도이다.
한편, 단계 S125는 상기 고객별로 유사도가 가장 높은 고객을 선정한 후, 유사도가 가장 높은 고객들끼리 매칭시켜 저장할 수 있다.
단계 S135에서는, 제어부(200)가 미리 설정된 누락데이터판단주기마다 누락데이터 발생 여부를 판단한다. 이를 위해, 제어부(200)는, 단계 S130에서, 미리 설정된 누락데이터 판단주기(예컨대, 1일)를 만족하는 지 여부를 판단하는 과정을 미리 수행하고, 상기 누락데이터 판단주기를 만족하는 경우, 단계 S135를 수행하는 것이 바람직하다. 즉, 단계 S135에서는, 누락식별 모듈(240)이, 하루에 한번씩 전일분 데이터에 대해서, 누락데이터 발생 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 누락식별모듈(240)이 매일 낮 12시에 누락 데이터의 발생 여부를 판단하는 경우, 20일 낮 12시에는 19일 전체의 데이터 즉, 0시~24시 데이터를 대상으로 누락 데이터 발생 여부를 판단한다.
단계 S140에서는, 제어부(200)가 누락데이터 발생 여부를 판단하고, 누락데이터가 발생한 경우, 단계 S145에서는, 제어부(200)가, 데이터를 추정하고 그 결과를 저장한다. 이를 위해, 제어부(200)의 데이터 추정 모듈(250)은 단계 S125에서, 유사도가 가장 높은 고객으로 매칭된 고객의 전력 사용 데이터에 의거하여, 상기 누락 데이터를 추정한다. 그리고, 그 결과를 보정결과 관리 DB(330)에 저장한다.
단계 S155에서는, 상기 전력 사용 데이터가 과거데이터인 경우, 상기 전력 사용 데이터의 계기시간에 대응된 추정데이터를 검출하고, 단계 S160에서는, 상기 추정데이터를 상기 전력 사용 데이터(즉, 과거데이터)로 대체한다. 예를 들어, 상기 추정 데이터를 삭제하고, 그 자리에 상기 수집된 과거데이터를 저장한다.
그리고, 단계 S150에서, 종료 요청 신호가 입력될 때까지 상기 일련의 과정들(단계 S105 내지 S160 까지)을 반복 수행하되, 상기 단계 S125에서는, 제어부(200)가 미리 설정된 유사도측정주기(예컨대, 하루 또는 일주일)마다 그룹내 고객별 유사도 측정을 반복 수행하고, 그 수행 결과에 의거하여 고객별 유사도가 가장 높은 고객을 업데이트할 수 있다.
상술한 예시적인 시스템에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로써 순서도를 기초로 설명되고 있지만, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다.
또한, 당업자라면 순서도에 나타낸 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (16)

  1. 유/무선 통신망을 이용하여 원격에서 에너지 사용량을 실시간으로 검침하고, 양방향 정보를 교환하는 AMI 시스템의 서버장치에 있어서,
    상기 서버장치와 통신망과의 인터페이스를 제공하되, 미리 설정된 수집주기마다, 상기 통신망으로 연결된 검침장치들로부터 고객들의 전력 사용 데이터를 수집하기 위한 인터페이스를 제공하는 통신 인터페이스부;
    상기 전력 사용 데이터 및 기 저장된 제어 알고리즘에 기초하여 상기 서버장치의 동작을 제어하는 제어부; 및
    상기 전력 사용 데이터 및 상기 서버장치의 동작과정에서 발생하는 데이터들을 저장/관리하는 데이터베이스부를 포함하되,
    상기 제어부는
    상기 데이터베이스부에 저장된 전력 사용 데이터들을 분석하여 고객별 유사도를 도출하고, 데이터 누락이 발생한 경우 상기 고객별 유사도에 기초하여 상기 누락된 데이터를 추정한 후 그 추정 데이터를 저장하는 것을 특징으로 하는 누락된 데이터의 사용량을 추정하는 AMI 시스템의 서버장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제어부는
    상기 통신 인터페이스부를 통해, 계기 시간을 포함하는 전력 사용 데이터를 수집하고, 상기 계기시간에 기초하여 대응된 전력 사용 데이터가 과거 데이터인지여부를 결정하고, 상기 전력 사용 데이터가 과거 데이터인 경우 상기 전력 사용 데이터의 계기 시간에 대응된 추정 데이터를 검출하여 상기 전력 사용 과거 데이터로 대체하는 것을 특징으로 하는 누락된 데이터의 사용량을 추정하는 AMI 시스템의 서버장치.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 데이터베이스부는
    상기 통신 인터페이스부를 통해 수집된 전력 사용 데이터들을 저장/관리하는 로(raw) 데이터관리부;
    상기 고객별 유사도 측정 결과를 저장/관리하는 유사도 결과 관리부; 및
    상기 누락된 데이터를 추정하여 보정한 결과를 저장/관리하는 보정결과 관리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 누락된 데이터의 사용량을 추정하는 AMI 시스템의 서버장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 제어부는
    상기 통신 인터페이스부를 통해 수집된 전력사용 데이터들을 상기 로(raw) 데이터관리부에 저장하는 수신 데이터 관리 모듈;
    상기 로(raw) 데이터관리부에 저장된 전력사용 데이터들을 소정 기준에 따라 분류하여 그룹핑하는 분류모듈;
    상기 분류 모듈에서 동일 그룹으로 분류된 모든 전력사용 데이터들간에 유사도를 측정하여 고객별 유사도를 도출하고, 그 결과를 상기 유사도 결과 관리부에 저장하는 유사도 측정모듈;
    미리 설정된 누락데이터판단주기마다 과거의 일정시간 범위에 대하여 상기 로(raw) 데이터관리부에 저장된 전력사용 데이터들을 분석하여 누락데이터 발생 여부를 판단하는 누락식별모듈; 및
    상기 누락식별모듈에서 누락데이터가 발생된 것으로 판단되면 상기 유사도 결과 관리부에 저장된 고객별 유사도에 기초하여 데이터를 추정하고, 그 결과를 상기 보정결과 관리부에 저장하는 데이터 추정모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 누락된 데이터의 사용량을 추정하는 AMI 시스템의 서버장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 수신 데이터 관리 모듈은
    전력 사용량에 대한 계약 종류를 포함하는 전력 사용 데이터들을 수집하여 상기 로(raw) 데이터관리부에 저장하고,
    상기 분류모듈은
    상기 계약 종류별로 상기 전력 사용 데이터들을 그룹핑하는 것을 특징으로 하는 누락된 데이터의 사용량을 추정하는 AMI 시스템의 서버장치.
  6. 제4항에 있어서, 상기 수신 데이터 관리 모듈은
    전력 사용량에 대한 계기 종류를 포함하는 전력 사용 데이터들을 수집하여 상기 로(raw) 데이터관리부에 저장하고,
    상기 분류모듈은
    상기 계기 종류별로 상기 전력 사용 데이터들을 그룹핑하는 것을 특징으로 하는 누락된 데이터의 사용량을 추정하는 AMI 시스템의 서버장치.
  7. 제4항에 있어서, 상기 유사도 측정모듈은
    동일 그룹 내에 포함된 모든 전력사용 데이터들 각각에 대하여 같은 일자 및 같은 시간대별 전력 사용량을 모두 비교하여 상기 전력사용 데이터들 간의 유사도를 측정하는 것을 특징으로 하는 누락된 데이터의 사용량을 추정하는 AMI 시스템의 서버장치.
  8. 제4항에 있어서, 상기 유사도 측정모듈은
    상기 고객별 유사도 도출 결과를 상기 유사도 결과 관리부에 저장하되, 상기 고객별 유사도가 가장 높은 전력사용 데이터들끼리 서로 매칭시켜 저장하는 것을 특징으로 하는 누락된 데이터의 사용량을 추정하는 AMI 시스템의 서버장치.
  9. 제4항에 있어서, 상기 유사도 측정모듈은
    미리 설정된 유사도측정주기마다 고객별 유사도 도출 과정을 반복 수행하고, 그 수행 결과에 의거하여 상기 유사도결과 관리부의 내용을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 누락된 데이터의 사용량을 추정하는 AMI 시스템의 서버장치.
  10. 유/무선 통신망을 이용하여 원격에서 에너지 사용량을 실시간으로 검침하고, 양방향 정보를 교환하는 AMI 시스템의 누락된 데이터 사용량 추정 방법에 있어서,
    미리 설정된 수집주기마다 고객들의 전력 사용 데이터를 수집하여 저장하는 제1 단계;
    상기 저장된 데이터들을 소정 기준에 따라 분류하여 그룹핑하는 제2 단계;
    상기 그룹 내에서 고객별 유사도를 측정하고, 그 결과를 저장하는 제3 단계; 및
    미리 설정된 누락데이터판단주기마다 누락데이터 발생 여부를 판단하고, 누락데이터 발생시 상기 제3 단계에서 저장된 고객별 유사도에 기초하여 데이터를 추정하여 저장하는 제4 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 AMI 시스템의 누락된 데이터 사용량 추정 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 제1 단계는
    계기 시간을 포함하는 전력 사용 데이터를 수집하고,
    상기 AMI 시스템의 누락된 데이터 사용량 추정 방법은
    상기 계기시간에 기초하여 상기 전력 사용 데이터가 과거 데이터인지여부를 결정하는 제5 단계;
    상기 전력 사용 데이터가 과거 데이터인 경우, 상기 전력 사용 데이터의 계기시간에 대응된 추정데이터를 검출하는 제6 단계; 및
    상기 추정데이터를 상기 전력 사용 데이터로 대체하는 제7 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 AMI 시스템의 누락된 데이터 사용량 추정 방법.
  12. 제10항 또는 제11항에 있어서, 상기 제1 단계는
    전력 사용량에 대한 계약 종류를 포함하는 전력 사용 데이터들을 수집하고,
    상기 제2 단계는
    상기 계약 종류별로 상기 전력 사용 데이터들을 그룹핑하는 것을 특징으로 하는 AMI 시스템의 누락된 데이터 사용량 추정 방법.
  13. 제10항 또는 제11항에 있어서, 상기 제1 단계는
    전력 사용량에 대한 계기 종류를 포함하는 전력 사용 데이터들을 수집하고,
    상기 제2 단계는
    상기 계기 종류별로 상기 전력 사용 데이터들을 그룹핑하는 것을 특징으로 하는 AMI 시스템의 누락된 데이터 사용량 추정 방법.
  14. 제10항 또는 제11항에 있어서, 상기 제3 단계는
    상기 전력 사용 데이터에 기초하여 동일 그룹에 속한 모든 고객들간 유사도를 판단하되, 동일 그룹 내에 포함된 모든 고객들 각각에 대하여 같은 일자 및 같은 시간대별 전력 사용량을 모두 비교하여 고객별 유사도를 측정하고, 상기 고객별 유사도가 가장 높은 고객들을 선정하여 매칭시켜 저장하는 것을 특징으로 하는 AMI 시스템의 누락된 데이터 사용량 추정 방법.
  15. 제14항에 있어서, 상기 제3 단계는
    미리 설정된 유사도측정주기마다 반복 수행하고, 그 수행 결과에 의거하여 고객별 유사도가 가장 높은 고객을 업데이트하는 것을 특징으로 하는 AMI 시스템의 누락된 데이터 사용량 추정 방법.
  16. 제14항에 있어서, 상기 제4 단계는
    미리 설정된 일정 시간마다 과거의 일정시간범위에 대하여 누락데이터 발생여부를 판단하는 제4-1 단계;
    상기 판단 결과 누락데이터가 발생한 경우 상기 제3 단계에서 유사도가 가장 높은 고객으로 매칭된 고객의 전력 사용 데이터에 의거하여 상기 누락데이터를 추정하는 제4-2 단계; 및
    상기 추정된 데이터를 저장하는 제4-3 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 AMI 시스템의 누락된 데이터 사용량 추정 방법.
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