KR20210020283A - 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치 및 방법 - Google Patents

사용자 맞춤형 에너지 관리 장치 및 방법 Download PDF

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KR20210020283A
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Abstract

본 발명은 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치 및 방법은 사용자별 사용 패턴에 따라 차별된 수요 반응을 제공하므로 효과적인 개별 에너지 관리 방법을 제공할 수 있다.

Description

사용자 맞춤형 에너지 관리 장치 및 방법 {CUSTOMIZED ENERGY MANAGEMENT DEVICE AND METHOD}
본 발명은 에너지 관리 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 각 가정별 기기들의 전력 사용량과 패턴을 기계 학습을 통해 분석하여 사용자 맞춤 수요 반응(Demand Response) 서비스를 제공하고 효율적인 에너지 관리를 지원하는 사용자 맞춤형 수요 반응 지원 장치 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 가정에서는 냉장고, 에어컨, TV, 전자레인지 등과 같은 많은 종류의 가전 기기들이 사용하고 있어 에너지 사용량은 날로 증가하고 있다. 더불어 에너지 생산 비용도 증가함에 따라 효율적인 수요 관리를 위한 연구 및 제품 개발이 활발하다. 기존의 공장, 대형 빌딩 등의 대규모 에너지 소비자에 대한 에너지 절감 위주로 진행되고 있으나 최근에는 가정에서의 에너지 소비를 줄이기 위한 노력도 진행되고 있다.
한편 수요 반응은 전력 생산과 소비의 불균형을 해소하기 위해 공급 조절 대신 수요를 조절하는 것으로 이용자에게 사용량을 변화시키도록 하기 위한 방법이다. 주로 수요 반응은 전력 사용이 한산한 시간대에는 비교적 저렴한 요금을 책정하여 피크 타임의 수요를 분산시키는 방법으로 유도되고 있다.
본 발명의 배경기술은 대한민국 공개특허 제10-2018-0044700호에 개시되어 있다.
본 발명은 각 기기별 전력 사용 패턴을 분석하여 사용자 또는 가정 맞춤형 수요 반응 방안을 제공하여 효율적인 에너지 관리가 가능한 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명은 사용 빈도는 낮고 소비 전력량은 높은 기기를 우선으로 제어하는 편리한 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치 및 방법을 제공한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치를 제공한다.
각종 기기로부터 전력 사용 데이터를 수집하고 상기 기기의 프로파일을 생성하는 수집부, 상기 전력 사용 데이터를 이용하여 사용 상태에 따른 기기별 패턴을 분석하는 분석부, 수요 반응 우선 순위에 따른 목표 전력 감축량까지 상기 기기의 전력을 차단하는 우선 순위 관리부 및 상기 기기의 전력 사용 패턴을 분석하여 대기 전력 스케줄을 생성하고 관리하는 대기 전력 관리부를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일 측면에 따르면, 사용자 맞춤형 에너지 관리 방법 및 이를 실행하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 맞춤형 에너지 관리 방법 및 기록매체는 각 기기의 전력 정보를 수집하는 단계, 수요 반응 우선 순위를 산정하는 단계, 상기 기기의 대기 상태가 지속되는 시간을 산출하여 전력 관리 스케줄을 생성하여 대기 전력을 관리하는 단계 및 상기 수요 반응 우선 순위 및 전력 관리 스케줄에 따른 감축 전력량을 예측하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치 및 방법은 각 기기별 전력 사용 패턴을 분석하여 사용자 또는 가정 맞춤형 수요 반응 방안을 제공하여 효율적인 에너지 관리가 가능하다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치 및 방법은 각기 다른 전력 사용 패턴에 따라 사용 빈도는 낮고 소비 전력량은 높은 기기를 우선으로 제어하여 사용자별로 차별화된 수요 반응을 제안할 수 있다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치를 설명하기 위한 도면들.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 스마트 에너지 관리 방법을 설명하기 위한 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 수요 반응 우선 순위를 설명하기 위한 도면.
도 5내지 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 대기 전력을 관리하는 방법을 설명하기 위한 도면들.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서 및 청구항에서 사용되는 단수 표현은, 달리 언급하지 않는 한 일반적으로 "하나 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치를 설명하기 위한 도면들이다.
도 1을 참조하면, 에너지 관리 장치(10)는 각 가정의 스마트 기기, 게이트웨이, 스마트 미터기, 스마트 플러그 및 스마트 센서 등을 통해서 데이터를 수집하고 분석하여 수요 반응(Demand Response)을 위한 지원 서비스가 가능하다. 에너지 관리 장치(10)는 기기별 수요 반응 참여 여부를 정할 수 있고, 전력 사용 패턴을 분석하여 맞춤형 수요 반응 서비스를 제공하므로 효율적인 에너지 관리를 할 수 있다. 예를 들면 에너지 관리 장치 (10)는 기기별 사용 패턴 분석에 따라 전력 사용 피크 타임에 사용되는 기기들에 대해 사용 시간 분산을 제시하는 것과 같은 효율적인 에너지 관리 기능을 제공할 수 있다. 에너지 관리 장치(10)는 수집한 데이터를 분석하여 전력 사용 스케줄을 수립하여 전력 사용량을 예측하고 효과적인 수요 반응을 위한 전력 관리를 지원할 수 있다.
도 2를 참조하면, 에너지 관리 장치(10)는 수집부(100), 분석부(200), 우선 순위 관리부(300), 대기 전력 관리부(400), 저장부(500)및 통신부(600)를 포함한다.
수집부(100)는 각종 전자 기기로부터 전력 사용량 데이터를 수집하고 저장한다. 전력 사용량 데이터는 수집 날짜, 시간 및 사용량을 포함할 수 있다. 또한 수집부(100)는 기기 프로파일을 생성한다. 기기 프로파일은 기기명, 기기 종류와 위치를 AP나 사용 콘센트의 위치로 판단하고 수요 반응 참여 여부도 확인하는 기기 관련 정보를 저장하고 관리한다.
분석부(200)는 전력 사용 패턴 분석부(210) 및 생활 패턴 분석부(220)를 포함한다. 분석부(200)는 수집한 전력 사용량과 사용 상태에 따른 기기별 패턴을 분석한다. 분석부(200)는 기계 학습을 이용하여 일정 기간 동안의 각 기기별 사용 패턴을 분석하여 기기의 대기 상태와 사용 상태를 판별한다. 표 1을 참조하면, 분석부(200)는 수집된 데이터를 사용 상태와 대기 상태로 레이블링(Labeling)하여 학습용 데이터를 생성한다. 분석부(200)는 학습용 데이터의 전력 사용량 차이와 사용 상태 정보 및 대기 상태 정보 등을 기반으로 사용 패턴에 다른 사용 상태 및 대기 상태를 기계 학습한다. 분석부(200)는 기계 학습을 통해 실시간으로 기기가 사용 상태인지 대기 상태인지 판별할 수 있다.
Figure pat00001
우선 순위 관리부(300)는 전력 사용 패턴 분석 결과를 이용해 사용 빈도가 낮고, 전력 사용량이 높은 기기를 우선으로 하여 수요 반응 우선 순위를 선정한다. 우선 순위 관리부(300)는 수요 반응 우선 순위에 따라 전력 사용 피크 타임에 우선순위가 높은 기기부터 전력 차단을 제안하거나 전력 사용을 회피하는 정보를 제공할 수 있다. 우선 순위 관리부(300)는 수요 반응 우선 순위에 따른 전력 차단 시뮬레이션으로 전력 감축량을 예측할 수 있다. 우선 순위 관리부(300)는 수요 반응 우선 순위가 높은 기기의 전력부터 순차적으로 차단할 경우 발생하는 각 기기별 전력 감축량 및 총 감축량을 계산할 수 있다. 우선 순위 관리부(300)는 수요 반응 우선 순위에서 순차적으로 전력량의 합을 계산하여 미리 설정한 목표 감축량을 충족하는 기기 목록을 추출할 수 있다. 우선 순위 관리부(300)는 수요 반응 참여 기기 목록을 산정할 수 있다. 수요 반응 참여 기기 목록은 수요 반응 우선 순위 기기 중에서 수요 반응에 참여하는 기기의 목록이다. 우선 순위 관리(300)는 수요 반응에 참여하지 않도록 기기 프로파일에 설정된 기기 목록은 수요 반응 우선 순위에서 삭제하고 실제 수요 반응에 참여하는 기기의 우선 순위 목록을 수요 반응 참여 기기 목록을 선정한다. 예를 들면, 우선 순위 관리부(300) 수요 반응 참여 기기와 수요 반응 참여 불가 기기를 구분하고 상기 수요 반응 우선 순위에서 수요 반응 참여 기기만을 목록에 추가할 수 있다.
대기 전력 관리부(400)는 기기의 사용 상태 판별 시 시간 정보도 함께 분석하여 일정 기간 동안의 기기별 데이터로 규칙적인 대기 상태 시간을 추출한다. 대기 전력 관리부(400)는 요일별 또는 일정기간으로 수요 반응을 위한 대기 전력 관리 스케줄을 생성할 수 있다. 대기 전력 관리 스케줄은 일정기간 동안 기기의 규칙적인 대기 상태 시간을 추출하여 시간에 따라 대기 전력 차단을 제안하거나 공급하도록 제안할 수 있다. 예를 들면 기기가 규칙적으로 일정 시간 대기 상태를 유지한다면 해당 대기 시간 동안 대기 전력도 차단할 수 있다. 이때 기기 우선 순위는 사용 빈도는 낮고 전력량이 높은 기기에 우선 순위를 두고 대기 전력 관리 스케줄을 생성할 수 있다. 대기 전력 관리부(400)는 일정기간 동안의 각 기기별 공통된 대기 상태 구간을 추출할 수 있다. 대기 전력 관리부(400)는 기기의 공통된 대기 상태 구간으로 대기 전력 관리 스케줄을 생성한다. 동일한 구간에 대기 상태인 기기가 복수이면 사용빈도가 낮고 사용 전력량이 큰 기기들을 우선 차단하도록 스케줄을 생성한다. 만약 대기 전력 관리 스케줄 상 대기 상태의 기기가 사용자에 의해 사용 상태로 변경되면 대기 전력 관리부(400)는 대기 전력 관리 스케줄을 재구성한다.
대기 전력 관리 스케줄이 생성되면 연관관계 알고리즘을 이용해 기기 - 기기 간 연관관계, 재실자 - 기기 간 연관관계를 분석한다.
기기 - 기기 간의 연관도(표 2 참조)는 연관 관계 알고리즘(Association Algorithm)을 이용해 산출할 수 있다. 연관도가 높은 기기끼리 주 제품과 부 제품으로 그룹화하여 주 제품의 전력이 꺼지면 나머지 종속적인 부제품의 대기 전력도 차단하여 에너지를 절감하는데 이용할 수 있다. 예를 들면, TV가 꺼지면 셋톱박스가 OFF 되고, 컴퓨터가 꺼지면 프린터도 OFF 되는 것과 같이 연관성이 있는 주제품의 전력이 꺼지면 부제품에 연결된 스마트 플러그를 이용해 부제품의 대기 전력도 차단할 수 있다. 반대로 주제품의 전력이 켜지면 부제품의 대기 전력이 공급되도록 스마트 플러그를 제어할 수 있다.
기기 - 기기 간 연관도
가전기기 A 가전기기 B 연관도
세탁기 청소기 1.0
전기밥솥 TV 0.786
전기밥솥 청소기 0.398
세탁기 TV 0,352
청소기 TV 0.322
사용자 또는 재실자와 기기 간의 연관도(표3 참조)는 사용자 또는 재실자를 인식하여 재실자와 기기 간의 연관도를 연관 관계 알고리즘을 이용해 산출한다. 예를 들면, 사용자 또는 재실자 인식은 AP를 통해 재실자의 휴대폰으로 인식하거나, 설치된 영상 촬영기기를 이용해 화상으로 인식하는 등 다양한 방법으로 가능하다. 재실자와 기기의 상태의 연관 관계를 산출하여 기기와 연결된 스마트 플러그의 대기 전력을 선택적으로 차단하거나 공급하도록 할 수 있다.
사용자 - 기기 간 연관도
재실자 가전기기 B 연관도
아버지, 아들 TV 0.873
아버지 TV 0.786
아들 TV 0.452
어머니 TV 0,352
딸 TV 0.322
저장부(500)는 수집한 모든 데이터를 저장하여 기계 학습에 이용할 수 있다.
통신부(600)는 각종 기기의 데이터 수집 및 제어가 가능하도록 유무선 네트워크 통신을 이용해 기기들과 연결할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 사용자 맞춤형 에너지 관리 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 3을 참조하면, 단계 S310에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 기기별 전력 사용량 데이터를 수집한다.
단계 S320에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 사용 빈도는 낮고 소비 전력량은 큰 기기 순으로 우선 순위를 두어서 수요 반응 우선 순위를 정한다. 이때 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 기기 프로파일을 이용해 수요 반응에 참여하는 기기와 참여하지 않는 기기를 구분하여 수요 반응 우선 순위에서 수요 반응에 참여하지 않는 기기 정보는 제외할 수 있다. 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 수요 반응 참여 기기 우선 순위에 포함된 기기들의 전력 사용량을 합산하여 전력 감축량을 예측할 수 있다. 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 예측된 결과로 효율적인 에너지 관리 방안을 제안할 수 있다. 수요 반응 우선 순위를 산정하고 관리하는 방법은 도 4를 이용해 자세히 설명하도록 한다.
단계 S330에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 수요 반응에 참여하는 기기들의 대기 전력을 관리하는 스케줄을 생성한다. 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 기기들의 전력 사용 패턴을 분석하여 규칙적인 대기 상태를 시간을 도출하여 대기 전력 관리 스케줄을 생성한다. 대기 전력 관리 스케줄을 생성하는 방법은 도5 내지 도7에서 자세히 설명하도록 한다.
단계 S340에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 수요 반응 우선 순위와 대기 전력 관리 스케줄에 따라 수요 반응 시뮬레이션할 수 있다.
단계 S350에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 시뮬레이션 결과로 전력 감축량을 예측한다. 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 전력 감축량을 예측하여 효율적인 에너지 관리 방안을 제안할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 수요 반응 우선 순위를 설명하기 위한 도면이다.
도 4을 참조하면, 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 다음의 방법으로 수요 반응을 적용할 기기들의 우선 순위를 산정한다.
단계 S321에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 가정 내의 전자 기기의 전력 사용량과 사용 상태에 따른 기기별 패턴을 분석한다.
단계 S322에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 분석한 패턴 정보로 사용 빈도는 낮고 전력 사용량이 높은 순서로 수요 반응을 적용할 기기들의 우선 순위를 산정한다. 단계 S322에서 수요 반응 우선 순위가 산정되면, 수요 반응 참여를 원하지 않는 기기를 빼고 수요 반응 참여 기기 목록을 추출한다.
단계 S323에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 기기 목록 변경 이력을 확인한다. 이전 수요 반응 적용 전사용자가 목록을 변경한 이력이 있으면 기기 목록 변경이 발생한다. 기기 목록 변경이 발생하는 경우 변경 내용을 우선 순위에 산정에 반영하여 우선 순위를 재산정(단계 S322)할 수 있다. 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 기기 목록 변경이력이 없으면 단계 S324를 진행한다.
단계 S324에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 수요 반응을 적용 중 기기 상태 변경 이력을 확인한다. 예를 들면 전원 차단 상태에 있는 기기가 사용자에 의해 동작하게 되면 기기 상태는 사용 상태로 변경된다. 이렇게 기기 상태가 전원차단 상태에서 사용 상태로 변경이 있는 경우 해당 기기는 우선 순위에서 삭제되어야 한다. 따라서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 기기 변경 이력을 반영하여 우선 순위를 재선정(단계 S322)할 수 있다. 하지만 기기 상태 변경이 없는 경우 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 단계 S325를 진행한다.
단계 S325에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 미리 설정된 목표 감축량을 충족하는 기기 목록을 산정할 수 있다. 이때 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 수요 반응 우선 순위에서 수요 반응에 참여하지 않는 기기 정보는 삭제하고 참여하는 기기만으로 수요 반응 참여 선정 기기 목록을 추출할 수 있다.
단계 S326에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 이미 선정된 기기 목록의 기기들의 수요 반응 참여 여부를 다시 검토하여 결정할 수 있다.
수요 반응 참여하는 경우 단계 S327에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 선정된 기기 목록의 기기들의 개별 수요 반응 참여 여부를 확인하고 변경할 수 있다. 이 때 선정된 기기들 중에 수요 반응에 참여를 원하지 않는 기기들은 목록에서 제외할 수도 있다. 또한 수요 반응 참여 기기 목록에는 없지만 수요 반응 참여를 원하는 기기를 추가할 수도 있다.
수요 반응 참여 기기의 목록이 변경되었다면 단계 S328에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 선정된 기기 목록의 변경정보를 저장한 후 다시 변경된 기기 목록으로 전력 감축량을 다시 산정하여 확인(단계 S325)한다.
수요 반응 참여 기기의 목록 변경이 없다면 기기 목록대로 수요 반응을 적용한다. 예를 들면 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 수요 반응 참여 기기 목록대로 전력을 차단하여 수요 반응을 적용하고 전력량을 감소시킬 수 있다.
도 5 내지 도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 대기 전력을 관리하는 방법을 설명하기 위한 도면들이다.
도 5를 참조하면, 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 단계 S331에서 기기별 전력 사용 데이터를 수집한다.
단계 S332에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 수집한 데이터를 기계 학습으로 학습하고 분석한다. 단계 S332에서 수행되는 기계학습인 레이블링(labeling) 학습 모델에 대해서는 이후 조금 더 자세히 설명하도록 한다.
단계 S333에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 기계 학습을 통해 기기가 사용 상태인지 대기 상태인지 판별할 수 있다. 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 각 기기 별 사용 상태에 관한 정보를 시간 정보를 포함하여 생성한다.
단계 S334에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 일정 기간 동안의 기기별 데이터로 각 기기별 규칙적인 대기 상태 시간을 추출한다. 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 추출된 대기 상태 시간을 조합하여 요일별 또는 일정기간으로 수요 반응을 위한 전력 관리 스케줄을 생성할 수 있다. 전력 관리 스케줄은 일정기간 동안 기기의 규칙적인 대기 상태 시간을 추출하여 시간에 따라 대기 전력을 차단하거나 공급하도록 관리할 수 있다. 예를 들면 기기가 규칙적으로 일정 시간 대기 상태를 유지한다면 해당 대기 시간 동안 대기 전력도 차단할 수 있다. 이때 기기 우선 순위는 사용 빈도는 낮고 전력량이 높은 기기에 우선 순위를 두고 전력 관리 스케줄을 생성할 수 있다.
단계 S335에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 전력 관리 스케줄에 따라 대기 전력이 차단되는 기기들의 연관 기기들을 학습한다. 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 연관 관계 학습 모델을 이용하여 기기 - 기기 간 연관관계를 학습하여 주 제품의 대기 전력을 관리할 때 연관 관계가 있는 보조 제품의 대기 전력도 함께 관리할 수 있다. 또한 재실자(사용자)-기기 간 연관 관계를 이용하여 재실자의 재실 여부에 따라 기기의 대기 전력을 관리할 수도 있다.
도 6을 참조하면, 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)가 단계 S332에서 수행하는 주기적인 레이블링 모델의 학습과정이다. 단계 S332에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 기계 학습을 이용하여 일정 기간 동안의 각 기기별 사용 패턴을 분석하여 기기의 대기 상태와 사용 상태를 판별하는 레이블링 모델을 생성한다.
자세히 설명하면, 단계 S3321에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 일정 기간의 기기별 전력 사용 데이터를 이용하기 위해 수집한다.
단계 S3323에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 데이터를 사용상태와 대기 상태로 레이블링하여 학습용 데이터를 생성한다.
단계 S3325에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 수집한 전력 사용량과 사용 상태에 따른 기기별 패턴을 분석한다. 단계 S3325에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 학습용 데이터의 전력 사용량 차이와 사용 상태 정보 및 대기 상태 정보 등을 기반으로 기기의 사용 상태 및 대기 상태를 기계 학습한다.
단계 S3327에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 기계 학습을 통해 실시간으로 기기가 사용 상태인지 대기 상태인지 판별할 수 있는 레이블링 학습 모델을 생성한다.
도 7을 참조하면, 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)가 단계 S335에서 수행하는 연관 관계 모델 학습과정이다.
단계 S3351에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 사용자 정보, 사용자의 개별 사용 공간, 공동 사용 공간 및 공간별 기기 전력 사용 데이터를 수집한다.
단계 S3353에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 기기-기기 및 재실자(사용자)-기기 간 연관 관계를 추출한다.
단계 3355에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 앞서 설명한 표2 또는 표 3과 같은 연관도를 분석한다.
단계 S3357에서 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치(10)는 분석한 연관 관계를 연관 관계 학습 모델에 생성하고 기기 간 연관도 또는 사용자의 재실 시 기기 사용 패턴을 이용하여 대기 전력을 관리할 수 있다.
상술한 사용자 맞춤형 에너지 관리 방법은 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체 상에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는, 예를 들어 이동형 기록 매체(CD, DVD, 블루레이 디스크, USB 저장 장치, 이동식 하드 디스크)이거나, 고정식 기록 매체(ROM, RAM, 컴퓨터 구비형 하드 디스크)일 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록된 상기 컴퓨터 프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 다른 컴퓨팅 장치에 전송되어 상기 다른 컴퓨팅 장치에 설치될 수 있고, 이로써 상기 다른 컴퓨팅 장치에서 사용될 수 있다.
이상에서, 본 발명의 실시 예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위안에서라면, 그 모든 구성요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다.
도면에서 동작들이 특정한 순서로 도시되어 있지만, 반드시 동작들이 도시된 특정한 순서로 또는 순차적 순서로 실행되어야만 하거나 또는 모든 도시 된 동작들이 실행되어야만 원하는 결과를 얻을 수 있는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 상황에서는, 멀티태스킹 및 병렬 처리가 유리할 수도 있다. 더욱이, 위에 설명한 실시 예 들에서 다양한 구성들의 분리는 그러한 분리가 반드시 필요한 것으로 이해되어서는 안 되고, 설명된 프로그램 컴포넌트들 및 시스템들은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키지 될 수 있음을 이해하여야 한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치
100: 수집부
200: 분석부
300: 우선 순위 관리부
400: 대기 전력 관리부
500: 저장부
600: 통신부

Claims (12)

  1. 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치에 있어서,
    각종 기기로부터 전력 사용 데이터를 수집하고 상기 기기의 프로파일을 생성하는 수집부;
    상기 전력 사용 데이터를 이용하여 사용 상태에 따른 기기별 패턴을 분석하는 분석부;
    수요 반응 우선 순위에 따른 목표 전력 감축량까지 상기 기기의 전력을 차단하는 우선 순위 관리부; 및
    상기 기기의 전력 사용 패턴을 분석하여 대기 전력 스케줄을 생성하고 관리하는 대기 전력 관리부를 포함하는 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 전력 사용 데이터는
    수집 날짜, 시간 및 전력 사용량을 포함하는 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 기기 프로파일은 기기명, 기기 종류 및 기기 위치 정보를 포함하는 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 수요 반응 우선 순위는
    사용 빈도가 낮고 소비 전력량이 큰 기기를 우선으로 하는 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 우선 순위 관리부는
    수요 반응 참여 기기와 수요 반응 참여 불가 기기를 구분하고 상기 수요 반응 우선 순위에서 수요 반응 참여 기기만을 제어하는 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 대기 전력 관리부는
    레이블링 모델 기계 학습을 이용하여 기기의 사용 또는 대기 상태를 판별하는 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 대기 전력 관리부는
    기기-기기 간 또는 재실자 - 기기 간 연관관계를 분석하는 사용자 맞춤형 에너지 관리 장치.
  8. 사용자 맞춤형 에너지 관리 방법에 있어서,
    각 기기의 전력 정보를 수집하는 단계;
    수요 반응 우선 순위를 산정하는 단계;
    상기 기기의 대기 상태가 지속되는 시간을 산출하여 전력 관리 스케줄을 생성하여 대기 전력을 관리하는 단계; 및
    수요 반응 우선 순위 및 전력 관리 스케줄에 따른 감축 전력량을 예측하는 단계를 포함하는 사용자 맞춤형 에너지 관리 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 수요 반응 우선 순위를 산정하는 단계는,
    사용 빈도가 낮고 사용 전력량이 큰 기기를 우선 순위가 높은 것으로 하는 사용자 맞춤형 에너지 관리 방법.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 기기의 대기 상태가 지속되는 시간을 산출하여 전력 관리 스케줄을 생성하여 대기 전력을 관리하는 단계는
    기기-기기 간 또는 재실자 - 기기 간 연관관계를 분석하여 대기 전력을 관리에 이용하는 사용자 맞춤형 에너지 관리 방법.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 기기의 대기 상태가 지속되는 시간을 산출하여 전력 관리 스케줄을 생성하여 대기 전력을 관리하는 단계는
    레이블링 모델 기계 학습을 이용하여 기기의 사용 또는 대기 상태를 판별하는 사용자 맞춤형 에너지 관리 방법.
  12. 제 8 항 내지 제 11항에 사용자 맞춤형 에너지 관리 방법 중 어느 하나를 실행하고 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램.

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