KR20210092879A - 사물인터넷 기반 전력설비의 계측 데이터를 관리하는 방법 및 프로그램 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 전력망 관리 중 계측 데이터를 관리하는 방법에 관한 것으로서, 일 실시예에 따른 계측 데이터를 관리하는 방법은, 일정시간 동안 분 단위로 기록 후 데이터베이스에 저장된 계측 데이터를 로딩하는 단계, 상기 로딩된 계측 데이터에서 N시분단위에서의 순시 데이터를 독출하는 제1 단계, 상기 독출된 순시 데이터와 현장 데이터를 대비하여 결측 여부를 판단하는 제2 단계, 상기 판단 결과 결측된 경우에 상기 N시분단위에서의 결측 데이터를 보완하는 제3 단계, 및 상기 일정시간 내에서 상기 N시분단위를 증가시켜 상기 제1 내지 제3 단계를 반복하는 제4 단계를 포함할 수 있다.
Description
본 발명은 사물인터넷 기반 전력설비의 계측 데이터를 관리하는 기술적 사상에 관한 것으로서, 분포된 전력설비의 계측기기로부터 측정되어 누적된 계측 데이터를 관리하는 방법 및 프로그램에 관한 것이다.
최근 전력 ICT 등 에너지 산업 전반에 IoT 기반과 같은 신산업과의 융합으로 새로운 산업과 일자리를 창출하는 핵심수단으로 조명되고 있다.
특히, 전력감시 및 수량 관측 홍수와 같은 재해 방지, 수력, 풍력 발전 설비 등의 시설물을 원격으로 감시 및 제어하기 위한 원격감시제어 시스템(SCADA)에 융합기술이 활용됨으로써 관련 장비 및 기술 개발에 대한 관심이 고조되고 있는 추세이다.
현재 계측제어시스템 구성은 단순 계측기기(파워메타, 센서 등) 및 기반설비에 전기적 신호(데이터, 전류, 전압 등)를 받아 현장제어반에서 데이터 변환 후 전용회선 및 일부 3G 이동통신을 통해 실시간으로 상위 중앙제어실에 전송해 HMI를 통해 표출해주는 시스템으로 구성되어 있다.
이로 인해 현장제어반 구성에 따라 수집항목에 대한 제약이 발생하고, 다양한 분야에 융합될 수 있는 통신방식의 개선 및 시스템 개발이 필요한 실정이다.
따라서, 기존 계측제어 시스템의 수집항목에 대한 확장성 및 통신방식 개선, 중간 수집시스템 개발이 필요하고, 수집된 데이터를 활용할 수 있는 기반 기술 개발이 필요한 실정이다.
본 발명은 전력설비에서 누적된 계측 데이터를 일별로 관리하여 결측되거나 이상이 발생한 부분에 대해 보완하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 각 전력설비로 전력을 공급하는 전력망을 관리하여 누전을 신속하고 정확하게 감지하고 분석하는 기술을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은 일정기간 동안에 전력의 전력량을 다양한 분석으로 활용하기 위해 전력량 측정에 대한 신뢰도를 높이는 것을 목적으로 한다.
일 실시예에 따른 계측 데이터를 관리하는 방법은, 일정시간 동안 분 단위로 기록 후 데이터베이스에 저장된 계측 데이터를 로딩하는 단계, 상기 로딩된 계측 데이터에서 N시분단위에서의 순시 데이터를 독출하는 제1 단계, 상기 독출된 순시 데이터와 현장 데이터를 대비하여 결측 여부를 판단하는 제2 단계, 상기 판단 결과 결측된 경우에 상기 N시분단위에서의 결측 데이터를 보완하는 제3 단계, 및 상기 일정시간 내에서 상기 N시분단위를 증가시켜 상기 제1 내지 제3 단계를 반복하는 제4 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 일정시간은 24시간이고, 상기 N시분단위는 1분에서 1440분까지 1분 단위로 증가하는 것을 특징으로 하는 전력망 관리 중 계측 데이터를 관리할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 현장 데이터는, 기계측된 데이터 중에서 결측된 부분이 모두 보완된 템플릿 데이터인 것을 특징으로 한다.
일 실시예에 따른 상기 계측 데이터는, 전력설비 전력망의 각 전력설비 내에 설치된 계측기기에서 하루 동안 분 단위로 측정된 순시 데이터 및 상기 순시 데이터가 누적된 적산 데이터가 포함될 수 있다.
일 실시예에 따른 계측 데이터를 관리하는 방법은 상기 계측 데이터의 이상 여부를 판단하는 단계, 상기 판단 결과 상기 계측 데이터가 이상 데이터인 경우 관련 필드에 이상 데이터 여부를 체크하여 저장하는 단계, 및 계측 데이터 중에서 관련 필드에 이상 데이터 여부가 체크된 이상 데이터에 대해서 보정 처리하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 계측 데이터의 이상 여부를 판단하는 단계는, 상기 순시 데이터의 이상여부를 판단하되, 상기 순시 데이터의 크기가 0이거나, 또는 최대값 이상인 경우에 이상 데이터로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 계측 데이터의 이상 여부를 판단하는 단계는, 상기 적산 데이터의 이상여부를 판단하되, 상기 적산 데이터의 크기가 정상치로 들어왔던 직전의 적산 데이터에 비해 10배수 이상이거나, 0.1 배수 이하인 경우에 이상 데이터로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 계측 데이터를 관리하는 방법은 상기 식별된 이상 데이터를 동일 시간에 측정된 다른 날의 정보들에 가중치를 반영하여 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 계측 데이터를 관리하는 프로그램은 일정시간 동안 분 단위로 기록 후 데이터베이스에 저장된 계측 데이터를 로딩하는 명령어 세트, 상기 로딩된 계측 데이터에서 N시분단위에서의 순시 데이터를 독출하는 명령어 세트, 상기 독출된 순시 데이터와 현장 데이터를 대비하여 결측 여부를 판단하는 명령어 세트, 상기 판단 결과 결측된 경우에 상기 N시분단위에서의 결측 데이터를 보완하는 명령어 세트, 및 상기 일정시간 내에서 상기 N시분단위를 증가시켜 순시 데이터를 독출하는 명령어 세트부터 결측 데이터를 보완하는 명령어 세트까지 순차적으로 반복하여 실행하는 명령어 세트를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 계측 데이터는, 전력설비 전력망의 각 전력설비 내에 설치된 계측기기에서 하루 동안 분 단위로 측정된 순시 데이터 및 상기 순시 데이터가 누적된 적산 데이터가 포함될 수 있다.
일 실시예에 따른 계측 데이터를 관리하는 프로그램은 상기 계측 데이터의 이상 여부를 판단하는 명령어 세트, 상기 판단 결과 상기 계측 데이터가 이상 데이터인 경우 관련 필드에 이상 데이터 여부를 체크하여 저장하는 명령어 세트, 및 계측 데이터 중에서 관련 필드에 이상 데이터 여부가 체크된 이상 데이터에 대해서 보정 처리하는 명령어 세트를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 계측 데이터의 이상 여부를 판단하는 명령어 세트는, 상기 순시 데이터의 이상여부를 판단하되, 상기 순시 데이터의 크기가 0이거나, 또는 최대값 이상인 경우에 이상 데이터로 판단하는 명령어 세트를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 상기 계측 데이터의 이상 여부를 판단하는 명령어 세트는, 상기 적산 데이터의 이상여부를 판단하되, 상기 적산 데이터의 크기가 정상치로 들어왔던 직전의 적산 데이터에 비해 10배수 이상이거나, 0.1배수 이하인 경우에 이상 데이터로 판단하는 명령어 세트를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른 계측 데이터를 관리하는 프로그램은 상기 식별된 이상 데이터를 동일 시간에 측정된 다른 날의 정보들에 가중치를 반영하여 보정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 전력설비에서 누적된 계측 데이터를 일별로 관리하여 결측되거나 이상이 발생한 부분에 대해 보완할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 각 전력설비로 전력을 공급하는 전력망을 관리하여 누전을 신속하고 정확하게 감지하고 분석하는 기술을 제공할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 일정기간 동안에 전력의 전력량을 다양한 분석으로 활용하기 위해 전력량 측정에 대한 신뢰도를 높일 수 있다.
도 1은 단위 전력설비별로 블록화된 수용가에 분포된 전력설비의 전력망을 설명하는 도면이다.
도 2는 분포된 전력설비의 전력망을 관리하는 전력망 관리 시스템을 설명하는 도면이다.
도 3은 데이터의 가공 흐름을 설명하는 도면이다.
도 4는 계측 데이터를 관리하는 방법 중에서 결측 데이터를 판별하고, 이를 보완하는 알고리즘을 설명하는 도면이다.
도 5는 계측 데이터를 관리하는 방법 중에서 이상 데이터를 판별하는 알고리즘을 설명하는 도면이다.
도 2는 분포된 전력설비의 전력망을 관리하는 전력망 관리 시스템을 설명하는 도면이다.
도 3은 데이터의 가공 흐름을 설명하는 도면이다.
도 4는 계측 데이터를 관리하는 방법 중에서 결측 데이터를 판별하고, 이를 보완하는 알고리즘을 설명하는 도면이다.
도 5는 계측 데이터를 관리하는 방법 중에서 이상 데이터를 판별하는 알고리즘을 설명하는 도면이다.
본 명세서에 개시되어 있는 본 발명의 개념에 따른 실시예들에 대해서 특정한 구조적 또는 기능적 설명들은 단지 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로서, 본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본 명세서에 설명된 실시예들에 한정되지 않는다.
본 발명의 개념에 따른 실시예들은 다양한 변경들을 가할 수 있고 여러 가지 형태들을 가질 수 있으므로 실시예들을 도면에 예시하고 본 명세서에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 개념에 따른 실시예들을 특정한 개시형태들에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함한다.
제1 또는 제2 등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 본 발명의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 표현들, 예를 들어 "~사이에"와 "바로~사이에" 또는 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함으로 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 특허출원의 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 단위 전력설비별로 블록화된 수용가에 분포된 전력설비의 전력망을 설명하는 도면이다.
도 1은 전력설비(140) 형태의 전력망 구조에서 전력전력망 전력설비 계통을 전력설비 계통도로 도시한다.
분전반(120)에서는 그룹핑된 각 소전력설비들로 향하는 배전반(130)로 전력망이 연결돼 있다.
또한, 배전반(130)에서는 각 소전력설비들을 통해 댁내로 향하는 전력망이 연결돼 있다. 각 소전력설비로 구분되는 댁내에서는 분전반(120)으로부터 연결돼 있는 전력망에서 전력을 공급 받아 이용할 수 있다.
일례로, 배전반(130)에는 각 소전력설비들로 향하는 전력망을 모니터링하기 위해 제수밸브 또는 전력량계 등의 계측기를 포함할 수 있다.
전력망 관리 시스템(110)은 분전반에서 댁내로 전달되는 전력망의 전력량을 모니터링하면서 누전을 예방할 수 있다.
예를 들어, 전력망 관리 시스템(110)은 전력망 운영을 위해 전력량전압조회을 조회하여, 전력설비의 해당 기간별 전력량 전압 조회 및 일정한 패턴 트랜드를 조회할 수 있다.
또한, 전력망 관리 시스템(110)은 야간최소전력량조회를 통해 해당 기간의 야간 최소전력량 조회 및 최소전력량 변화 추이를 조회할 수 있다.
전력망 관리 시스템(110)은 전력설비별사용량현황을 조회하여 전력설비별 월별 사용량(요금과 제공자료) 변화 추이를 조회할 수 있고, 누전량 산정을 통해 야간최소전력량분석, 총괄수지분석법을 통한 누전량 산정이 가능하다. 또한, 전력망 관리 시스템(110)은 총괄수량수지를 조회함으로써 유효전력량(요금전력량, 분전량), 무효전력량을 조회할 수 있고, 수요량 예측을 통해 전력설비별 장기/단기 공급량을 예측할 수 있다.
전력망 관리 시스템(110)은 패턴관리를 통해 패턴을 생성하거나 패턴을 분석할 수 있다. 이를 통해 월별, 일별, 업종별, 기후(온도)별 패턴을 분석하고 저장하거나, 전력설비별 생성된 패턴을 분석할 수 있다.
전력망 관리 시스템(110)은 유전력율 현황을 위해 수용가현황을 분석하여 전력설비별 수용가 현황을 조회할 수 있다. 또한, 유전력율 현황을 조사하여 해당 전력설비의 기간별 유전력율 현황을 조회하고, 전력설비별 유전력율을 비교하여 전제 전력설비별 유전력율 현황을 비교할 수 있다. 또한, 이러한 비교 결과를 활용하여 유전력율 저조한 전력설비를 관리할 수도 있다.
또한, 전력망 관리 시스템(110)은 유전력율 분석을 통해 해당 년도의 공급량, 사용량, 유전력율, 누전량을 조회할 수 있다. 특히, 일실시예에 따른 전력망 관리 시스템(110)은 결측 데이터와 이상 데이터를 발견하고 이를 보정할 수 있다.
한편, 전력망 관리 시스템(110)은 전력설비관리를 통해 전력설비에 대한 정보 등록 및 변경 정보를 관리할 수 있고, 기준값 관리를 통해 야간최소전력량 산정시 기준값, 총괄수량수지 기준값 등록 관리가 가능하다. 또한, 전력량전압데이터보정을 통해, 통신이상으로 인한 이상 데이터 발생시 데이터 보정을 처리할 수 있고, 요금과 사용량 자료 변환이 가능하다. 또한, 전력망 관리 시스템(110)은 요금과에서 제공하는 수용가별 사용량 자료를 DB에 적재하는 기능 제공 경보기준값 관리를 수행할 수 있고, 실시간 모니터링에서 알람 경보 조건 및 예외 상황을 생성할 수 있다.
일례로, 전력망 관리 시스템(110)의 기본자료 데이터베이스는 이미 구축되어 있는 기본 인프라에 의하여 측정되는 전력전력망 및 실제 데이터를 수집한 기본 전력설비에 대한 데이터를 시계열적으로 저장할 수 있다.
'기본 인프라'는 전력의 전력량을 관리하기 위해 배전반이나 분전반에 설치된 현장 계측 제어 설비, 통신설비 및 네트워크 등의 TM 설비로 해석될 수 있다. 따라서 상기 기본자료 데이터베이스에는 이러한 기본 인프라에 의하여 지속적으로 측정되는 데이터들을 시계열적으로 저장될 수 있다.
전력망 관리 시스템(110)은 기본자료 데이터베이스와 연결되어 설치되며, 상기 운영자 인터페이스부에 의하여 도시되는 전력설비 계통도에 도시된 전력설비 계통에 따라 전력설비 정보 및 전력설비 코드 별로 기본자료 데이터베이스의 데이터를 재구성하여 저장될 수 있다.
전력망 관리 시스템(110)은 운영자 인터페이스에서 표시되는 전력설비 계통도별로 계통도 코드를 부여하고 그 전력설비 계통도에 대한 데이터를 개별 저장하는 이력 관리 기능이 구비될 수 있다.
전력망 관리 시스템(110)은 정합성이 인정된 전력설비 계통도에 대해서는 각 전력설비 계통도 별로 고유의 계통도 코드를 부여하고 전력설비 데이터베이스에 그 전력설비 계통도에 대한 데이터를 개별 저장할 수 있다. 따라서 특정 전력설비 계통도에 대한 계통도 코드를 활용하여 개별 전력설비 계통도에 대한 데이터를 즉각 검색하고 활용할 수 있다.
전력망 관리 시스템(110)은 전력설비가 변경되거나 신규 전력설비가 생성되는 경우 새로운 전력설비 정보 및 전력설비 코드를 생성하고 전력설비 데이터베이스에 그 전력설비에 대한 데이터를 생성하고 저장할 수 있다.
전력망 관리 시스템(110)은 운영자 인터페이스부 상에서 전력설비가 변경되거나 신규 전력설비가 생성되는 경우 상기 기본자료 데이터베이스로부터 전력설비 속성 정보를 추출하는 구성요소이다. 여기에서 '전력설비 속성 정보'라 함은 전력설비 경계 내부의 면적, 수용가, 관로 및 고도정보 등을 말한다.
전력망 관리 시스템(110)은 운영자 인터페이스부 상에서 전력설비가 변경되거나 신규 전력설비가 생성되는 경우 그 전력설비에 대한 전력설비 코드를 생성하고, 추출된 전력설비 속성 정보에 상기 전력설비 코드를 부여하여 전력설비 데이터베이스에 전력설비 코드 별로 저장할 수 있다.
도 2는 분포된 전력설비의 전력망을 관리하는 전력망 관리 시스템(200)을 설명하는 도면이다.
전력망 관리 시스템(200)은 일정시간, 예를 들면 하루 동안 기록된 전력의 전력량을 분석하여 기수집된 데이터의 오류를 발견하고 이를 보정할 수 있다.
이를 위해, 일 실시예에 따른 전력망 관리 시스템(200)은 수집 서버(240), FEP 서버(250), 데이터베이스 서버(260)를 포함할 수 있다.
각 전력의 관주위에 설치되어 현장에서 측정되는 데이터를 수집하는 현장기기(210), 유무선통신망(220), 보안네트워크(230), 수집서버(240), FEP 서버(250), DB 서버(260), 관리 서버(270), 모니터링 서버(280)를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로 살펴보면, 현장기기(210)는 전력의 전력량, 전압 및 전력의 품질을 분 단위로 측정할 수 있다. 구체적으로, 현장기기(210)은 전력망을 구성하는 각 전력설비 내에 설치되어 각 전력설비별로 전력의 전압을 측정하는 압력계, 전력량을 측정하는 전력량계, 및 전력의 품질을 측정하는 전력의 품질계 등을 포함할 수 있다.
현장기기(210)에서 측정된 전력의 전압, 전력량, 전력의 품질에 관한 측정 데이터는 유무선통신망(220)을 통해 보안네트워크(230)를 거쳐 수집서버(240)로 전달될 수 있다.
보안네트워크(230)는 데이터의 이동에 있어 IPS, 방화벽, VPN, 망간자료전송장치 등의 기능을 제공하여 보안을 높일 수 있다.
수집서버(240)는 통신 게이트웨이로서의 역할을 수행할 수 있다. 예를 들면, 각 전력설비들의 현장기기들로부터의 데이터를 수집할 수 있다. 특히, 수집서버(240)는 하드웨어 수집서버, TM 마스터, 여러 장치나 데이터를 모으는 장비로서, 각 지역별 장치들이 서로 통신할 수 있게 중앙에서 처리해 주는 장치로 해석될 수 있다.
현장기기(210)에 의해 측정된 전력설비 전력망 내의 전력설비별 전압, 전력량, 전력의 품질 데이터는 기설정된 시간마다 주기적으로 또는 수집서버(240)로 전송될 수 있다. 이때, 유무선통신망(220)은 WCDMA망을 포함하는 이동 통신망 및 KT 전용선 등일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
FEP 서버(250)는 현장기기(210)으로부터 획득되는 각종 계측 데이터를 각 전력설비별로 매칭하여 데이터베이스에 저장하도록 데이터베이스 서버(260)를 제어할 수 있다.
특히, FEP 서버(250)는 수집된 데이터를 계측기별로 구분하여 기록하도록 제어할 수 있다. 이 과정에서, FEP 서버(250)는 측정된 데이터에서 결측 데이터를 식별하고, 식별된 결측 데이터를 기설정된 데이터로 대체하여 결측 데이터를 보완하여 기록하도록 제어할 수 있다.
결측 데이터는 분단위로 계측되어 기록된 시분 데이터 중에서 특정 시분에서의 데이터에 누락이 발생한 것으로서, 측정 값이 공란으로 기록될 수 있다.
이에, FEP 서버(250)는 결측된 부분을 보완하고, 이를 데이터베이스 서버(260)로 전달할 수 있다. 또한, 데이터베이스 서버(260)는 결측 데이터가 보완된 데이터를 데이터베이스에 기록할 수 있다.
FEP 서버(250)가 데이터의 결측을 판단하기 위해서는, 1분 단위로 일정 시간 동안에 측정된 템플릿 테이블의 형태로 레퍼런스를 유지할 수 있다. 이러한 레퍼런스는 오라클 DB에 기록될 수 있고, 실제 수집된 계측 데이터와 대비하여 결측 데이터를 식별하는 용도로 사용될 수 있다.
만약, 24시간 동안 1분 간격으로 측정되는 시분 데이터들 중에서 1200번째로 측정되는 데이터에서 결측이 발생하는 경우를 고려할 수 있다. 이 경우, 계측 데이터의 1200번째는 데이터가 누락돼 있는 반면, 템플릿 테이블에는 1200번째 데이터가 기록돼 있다. FEP 서버(250)는 이 두 정보를 대비하고, 1200번째 데이터가 누락돼 있음을 확인할 수 있다.
일례로, 결측 데이터는 시간 값, 순시 데이터, 및 적산 데이터를 포함하고, FEP 서버(250)는, 시간 값의 필드에 결측이 발생한 시점에서의 시간 값을 입력하고, 순시 데이터 및 적산 데이터의 필드에 널(null) 값으로 입력할 수 있다.
관리 서버(270)는 데이터베이스에 기록된 계측 데이터를 가공하여 사용자 단말로 각종 서비스를 제공할 수도 있다.
이때, 사용자 단말은 인터넷망을 통해 관리 서버(270)에 접속하여 관리 서버(270)가 제공하는 각종 서비스를 이용할 수 있다. 여기서, 사용자 단말은 데스크탑 PC, 노트북, 워크스테이션 등일 수 있으나, 이에 한정되지는 않으며, 스마트 폰을 포함하는 각종 모바일 기기일 수도 있다.
일례로, 관리 서버(270)는 전력설비별로 저장된 전력량 데이터를 패턴화하여 관리하는 패턴 관리 서비스를 제공할 수 있다. 여기서, 패턴 관리 서비스는 사용자가 특정 전력설비에 대한 전력량 패턴을 사용자 정의 패턴으로 등록하고, 등록된 사용자 정의 패턴을 기준으로 삼아 해당 전력설비의 전력량을 모니터링하고, 해당 전력설비의 누전 여부를 실시간으로 판단하여 누전 경보를 제공할 수 있는 서비스를 말한다.
패턴 관리 서비스의 제공을 위해, 관리 서버(270)는 전력의 전력량을 측정한 전력량 데이터를 현장기기(210) 로부터 획득하여 저장할 수 있다. 구체적으로, 관리 서버(270)는 현장기기(210)으로부터 획득되는 전력설비 전력망 내 각 전력설비의 전력량 데이터를 측정된 시간에 매칭시켜 각 전력설비별로 저장할 수 있다.
또한, 관리 서버(270)는 사용자 단말로부터 특정 전력설비에 대한 사용자 정의 패턴 등록이 요청되면, 요청에 포함된 지정 기간에 대응되는 저장된 전력량 데이터를 이용하여 특정 전력설비의 시간에 따른 전력량 패턴을 생성하고, 생성된 전력량 패턴을 사용자 정의 패턴으로 등록할 수 있다.
한편, 관리 서버(270)는 상술한 패턴 관리 서비스 외에 전력망의 실시간 모니터링이나 전력망의 운영을 위한 각종 정보 조회 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 관리 서버(270)는 전력량/전압의 전력설비별 실시간 모니터링 서비스, 기간별 전력량/전압 조회 서비스, 야간 최소 전력량 조회 서비스, 전력설비별 사용량 현황 조회 서비스, 야간최소전력량 분석법이나 총괄수량수지 분석법을 통한 누전량 산정 서비스, 특정 전력설비의 기간별 유전력율 조회 서비스 등을 제공할 수 있다.
또한, 관리 서버(270)는 GIS(Geographic Information System) 서버와 연동하여 GIS 서버에서 제공되는 각종 지리 정보와 함께 상술한 각종 서비스를 제공할 수도 있음은 물론이다.
위와 같은 서비스의 제공을 위해 관리 서버(270)가 현장기기(210)로부터 획득한 계측 데이터 및 GIS서버으로부터 획득된 지리 정보를 가공하는 구체적인 방법에 관하여는 공지의 기술이 이용될 수 있으며 본 발명의 요지와는 무관하므로, 이하 자세한 설명은 생략한다.
앞서 설명한 관리 서버(270)의 기능 중 일부는 모니터링 서버(280)를 통해 구현될 수도 있다. 또한, 모니터링 서버(280)는 전력망(전력설비)의 전력량, 전압 모니터링을 수행하거나, 전력설비별 전력량, 전압에 대한 트랜드 모니터링을 수행할 수 있다.
일례로, FEP 서버(250)가 결측 데이터를 보완하여 기록한 경우를 고려할 수 있다.
이 경우, 데이터베이스 서버(260)는 결측 데이터가 보완된 데이터를 서치하여 이상 데이터를 식별하고, 식별된 이상 데이터를 구분지어 데이터베이스에 기록할 수 있다.
데이터베이스 서버(260)는 결측 데이터가 보완된 데이터에 대해 분단위로 구분되는 순시 데이터 또는 적산 데이터로 구분하여 이상 데이터 여부를 판단하고, 판단 결과에 따라 이상 데이터로 식별하여 기록할 수 있다.
데이터 필드에서 미리 지정된 영역에, 결측 데이터 또는 이상 데이터 여부를 기록할 수 있다.
데이터베이스 서버(260)는 순시 데이터의 크기가 0이거나, 또는 최대값 이상인 경우에 이상 데이터로 판단할 수 있다.
또한, 데이터베이스 서버(260)는 적산 데이터의 크기가 정상치로 들어왔던 직전의 적산 데이터에 비해 10배수 이상이거나, 0.1 배수 이하인 경우에 이상 데이터로 판단할 수 있다.
정상치에 대비되는 적산 데이터의 수치는 관리자에 의해서 적절히 조절될 수 있다.
데이터베이스 서버(260)는 식별된 이상 데이터를 동일 시간에 측정된 다른 날의 정보들에 가중치를 반영하여 보정할 수 있다.
일례로, 24시간 동안 1분 단위로 측정되는 1440개의 시분 데이터 중에서, 1110번째의 데이터가 이상 데이터로 식별되는 경우, 1110번째 시분 데이터에 다른 날의 정보들에 가중치를 반영하여 보정할 수 있다.
구체적으로, 1일 전의 계측 데이터들 중에서 1110번째 시분 데이터, 지난 3일 동안의 계측 데이터들 중에서 1110번째 시분 데이터의 평균, 지난 7일 동안 계측 데이터들 중에서 1110번째 시분 데이터의 평균, 지난 1달 동안 계측 데이터들 중에서 1110번째 시분 데이터의 평균 등을 활용하여 결측된 1110번째 시분 데이터를 보정할 수 있다.
이때, 각 시분 데이터의 평균에는 가중치가 다르게 반영될 수도 있다.
도 3은 데이터의 가공 흐름을 설명하는 도면이다.
계측기(310)가 계측하는 계측 데이터(320)는 원시데이터로 해석될 수 있다. 이후, 계측 데이터는 결측 데이터의 보완이나, 이상 데이터의 보정 과정을 통해 검보정 데이터(330)로 2차 가공될 수 있다.
도 4는 계측 데이터를 관리하는 방법 중에서 결측 데이터를 판별하고, 이를 보완하는 알고리즘을 설명하는 도면이다.
계측 데이터는 전력설비 전력망의 각 전력설비 내에 설치된 계측기기에서 하루 동안 분 단위로 측정된 순시 데이터 및 상기 순시 데이터가 누적된 적산 데이터가 포함될 수 있다.
계측 데이터는 일정시간 동안 측정되어 데이터베이스에 기록된 데이터로서, 특정 시분(N시분)에서 데이터가 측정이 안된 결측 부분이 존재하는지 여부를 판단해서 보완해야 한다. 또한, 결측 부분이 보완되었다면 전체적으로 이상 값을 나타내는 이상 부분이 있는지를 판별하고 해당 부분을 보정해야 한다.
N은 1 내지 1440까지의 정수이며, 시분 데이터를 1440개 반복해서 결측 데이터를 판별하는 데 활용될 수 있다.
이를 위한 계측 데이터는 일정시간 동안 측정된 데이터를 대상으로 할 수 있는데, 본 명세서에서는 하루 즉 24시간 동안 측정되어 기록된 데이터를 대상으로 할 수 있다.
계측 데이터는 1분 단위로 측정된 시분 데이터와, 시분 데이터가 누적된 적산 데이터를 포함할 수 있다.
따라서, 24시간(1440분) 동안 측정된 시분 데이터는 1440개일 수 있다.
구체적으로, 계측 데이터를 관리하는 방법은 1440개의 시분 데이터에서 1번째부터 처리하기 위해 N을 1로 초기화 할 수 있다(단계 401).
다음으로 계측 데이터를 관리하는 방법은 계측 데이터 중에서 N시분에서의 시분 데이터를 독출하고, 다음 사이클에서 다음 시분 데이터가 독출될 수 있도록 N을 1 증가시킬 수 있다(단계 402).
일 실시예에 따른 계측 데이터는 1분 단위로 측정된 시분 데이터들과, 측정 시점까지의 데이터가 누적된 적산 데이터를 포함할 수 있다.
계측 데이터를 관리하는 방법은 이상 부분을 보정하기에 앞서 결측된 부분을 채워 넣어야 하므로, 일단 시분 데이터를 먼저 조사하기 위해 시분 데이터만을 독출한다.
다음으로, 계측 데이터를 관리하는 방법은 현재의 시분 데이터와 현장 데이터를 대비하여 매칭되는지 여부를 판단할 수 있다(단계 403).
현장 데이터는 기계측된 데이터 중에서 결측된 부분이 모두 보완된 템플릿 데이터로서, 결측 여부를 판단하기 위한 기준으로 사용될 수 있다.
단계 403의 판단 결과, 시분 데이터와 현장 데이터가 동일(매칭)한 경우 결측 부분이 없다고 판단할 수 있다. 또한, 결측 부분이 없는 경우 N이 초기값 1에서 1만큼 더 증가된 2에 해당하는 시분 데이터를 독출하는 과정을 단계 402로 분기하여 수행할 수 있다.
단계 403의 판단 결과, 시분 데이터와 현장 데이터가 동일하지 않은 경우, 즉 매칭되지 않는 경우 단계 404로 분기할 수 있다.
시분 데이터와 현장 데이터가 동일하지 않은 경우에는 해당 시분 데이터에서 결측 부분이 존재하는 것으로 해석될 수 있다.
단계 404에서는 시분 데이터(1분 데이터)의 결측 부분을 채워 넣는 과정(보완 과정)을 처리할 수 있다.
결측 부분에 대한 보완 과정에서, 시분 데이터의 필드 중에서 시간에 해당하는 부분은 시간 값(value)를 채울 수 있다. 또한, 순시 필드와 적산 필드는 null로 기록할 수 있다.
다음으로, 계측 데이터를 관리하는 방법은 일정시간 내에서 상기 N시분단위를 증가시켜 402 내지 404의 과정을 반복할 수 있다.
이를 위해 계측 데이터를 관리하는 방법은 단계 405를 통해 N이 1440 이상인지 여부를 판단할 수 있다.
만약, N이 1440 이하인 경우라면, 계측 데이터를 관리하는 방법은 단계 402로 분기하여 시분 데이터를 구하는 과정부터 반복해서 처리할 수 있다.
또한, 단계 405의 판단 결과, N이 1440 이상인 경우라면 24시간 동안의 시분 데이터에 대한 결측 데이터 처리를 완료한 것으로서 단계 406으로 분기하여 C를 1로 설정하여 이상 데이터의 처리를 준비할 수 있다.
C는 N과 구분되는 변수로서, 1 내지 1440까지의 정수이며, 시분 데이터를 1440개 반복해서 이상 데이터를 판별하는 데 활용될 수 있다.
도 5는 계측 데이터를 관리하는 방법 중에서 이상 데이터를 판별하는 알고리즘을 설명하는 도면이다.
계측 데이터를 관리하는 방법은 계측 데이터 중에서 이상 데이터를 찾기 위한 플로우를 시작할 수 있다(단계 407).
계측 데이터는 순시 데이터와 적산 데이터를 포함할 수 있으며, 순시 데이터와 적산 데이터 중에서 어느 하나에 이상 부분이 있는 경우 이상 데이터로 판별할 수 있다.
따라서, 계측 데이터를 관리하는 방법은 계측 데이터의 이상 여부를 판단하기 위해, 계측 데이터 중에서 먼저 순시 데이터의 이상여부를 판단할 수 있다(408).
일례로, 계측 데이터의 이상 여부를 판단하기 위해 순시 데이터의 크기가 0이거나, 또는 최대값 이상인 경우에 이상 데이터로 판단할 수 있다.
만약, 순시 데이터의 크기가 0이거나, 또는 최대값 이상인 경우라면, 단계 411로 분기하여 계측 데이터의 관련 필드 중에서 현재의 C 값에 해당하는 필드에 이상 데이터임을 체크할 수 있다.
만약, 순시 데이터의 크기가 0도 아니고, 최대값 이하인 경우라면 현재의 C 값에 해당하는 순시 데이터는 이상 부분이 없다고 판단할 수 있다.
이에, 계측 데이터를 관리하는 방법은 단계 409로 분기하여 적산 데이터를 확인하여 이상 데이터 여부를 판별할 수 있다.
일례로, 계측 데이터를 관리하는 방법은 적산 데이터의 크기가 정상치로 들어왔던 직전의 적산 데이터에 비해 10배수 이상이거나, 0.1 배수 이하인 경우 현재의 C 값에 해당하는 부분을 이상 데이터로 판단할 수 있다.
적산 데이터의 해당 부분이 이상 데이터로 판단되는 경우, 계측 데이터를 관리하는 방법은 411로 분기하여 계측 데이터의 관련 필드 중에서 현재의 C 값에 해당하는 필드에 이상 데이터임을 체크할 수 있다.
만단 단계 409의 판단 결과 적산 데이터의 해당 부분이 이상 데이터가 아닌 정상 데이터로 판단되는 경우, 단계 410으로 분기하여 C가 1440 이상인지 여부를 판단할 수 있다. 단계 410은 1440개의 모든 데이터에 대한 이상 여부를 판단하기 위해 마지막 데이터인지 여부를 확인하는 과정이다.
따라서, 마지막 데이터가 아닌 경우 C는 1440 보다 작으므로 단계 407로 분기하여 이상 데이터를 찾기 위한 플로우를 재시작할 수 있다.
또한, 단계 410의 판단 결과 현재의 데이터가 마지막 데이터인 경우라면 이상 데이터로 판별된 데이터들에 대한 보정 과정으로 분기할 수 있다.
이상 데이터로 판별된 데이터들에 대한 보정은 다양한 보정 방법이 활용될 수 있다. 예를 들어, 식별된 이상 데이터를 동일 시간에 측정된 다른 날의 정보들에 가중치를 반영하여 보정할 수 있다.
일례로, 24시간 동안 1분 단위로 측정되는 1440개의 시분 데이터 중에서, 1110번째의 데이터가 이상 데이터로 식별되는 경우, 1110번째 시분 데이터에 다른 날의 정보들에 가중치를 반영하여 보정할 수 있다.
구체적으로, 1일 전의 계측 데이터들 중에서 1110번째 시분 데이터, 지난 3일 동안의 계측 데이터들 중에서 1110번째 시분 데이터의 평균, 지난 7일 동안 계측 데이터들 중에서 1110번째 시분 데이터의 평균, 지난 1달 동안 계측 데이터들 중에서 1110번째 시분 데이터의 평균 등을 활용하여 결측된 1110번째 시분 데이터를 보정할 수 있다.
이때, 각 시분 데이터의 평균에는 가중치가 다르게 반영될 수도 있다.
결국, 본 발명을 이용하면, 전력설비에서 누적된 계측 데이터를 일별로 관리하여 결측되거나 이상이 발생한 부분에 대해 보완할 수 있다. 또한, 각 전력설비로 전력을 공급하는 전력망을 관리하여 누전을 신속하고 정확하게 감지하고 분석하는 기술을 제공할 수 있다.
또한, 본 발명을 이용하면, 일정기간 동안에 전력의 전력량을 다양한 분석으로 활용하기 위해 전력량 측정에 대한 신뢰도를 높일 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
Claims (14)
- 일정시간 동안 분 단위로 기록 후 데이터베이스에 저장된 계측 데이터를 로딩하는 단계;
상기 로딩된 계측 데이터에서 N시분단위에서의 순시 데이터를 독출하는 제1 단계;
상기 독출된 순시 데이터와 현장 데이터를 대비하여 결측 여부를 판단하는 제2 단계;
상기 판단 결과 결측된 경우에 상기 N시분단위에서의 결측 데이터를 보완하는 제3 단계; 및
상기 일정시간 내에서 상기 N시분단위를 증가시켜 상기 제1 내지 제3 단계를 반복하는 제4 단계
를 포함하는 전력망 관리 중 계측 데이터를 관리하는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 일정시간은 24시간이고, 상기 N시분단위는 1분에서 1440분까지 1분 단위로 증가하는 것을 특징으로 하는 전력망 관리 중 계측 데이터를 관리하는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 현장 데이터는,
기계측된 데이터 중에서 결측된 부분이 모두 보완된 템플릿 데이터인 것을 특징으로 하는 전력망 관리 중 계측 데이터를 관리하는 방법. - 제1항에 있어서,
상기 계측 데이터는,
전력설비 전력망의 각 전력설비 내에 설치된 계측기기에서 하루 동안 분 단위로 측정된 순시 데이터 및 상기 순시 데이터가 누적된 적산 데이터가 포함되는 것을 특징으로 하는 전력망 관리 중 계측 데이터를 관리하는 방법. - 제4항에 있어서,
상기 계측 데이터의 이상 여부를 판단하는 단계;
상기 판단 결과 상기 계측 데이터가 이상 데이터인 경우 관련 필드에 이상 데이터 여부를 체크하여 저장하는 단계; 및
계측 데이터 중에서 관련 필드에 이상 데이터 여부가 체크된 이상 데이터에 대해서 보정 처리하는 단계
를 더 포함하는 전력망 관리 중 계측 데이터를 관리하는 방법. - 제5항에 있어서,
상기 계측 데이터의 이상 여부를 판단하는 단계는,
상기 순시 데이터의 이상여부를 판단하되, 상기 순시 데이터의 크기가 0이거나, 또는 최대값 이상인 경우에 이상 데이터로 판단하는 단계
를 포함하는 전력망 관리 중 계측 데이터를 관리하는 방법. - 제5항에 있어서,
상기 계측 데이터의 이상 여부를 판단하는 단계는,
상기 적산 데이터의 이상여부를 판단하되, 상기 적산 데이터의 크기가 정상치로 들어왔던 직전의 적산 데이터에 비해 10배수 이상이거나, 0.1 배수 이하인 경우에 이상 데이터로 판단하는 단계
를 포함하는 전력망 관리 중 계측 데이터를 관리하는 방법. - 제5항에 있어서,
상기 식별된 이상 데이터를 동일 시간에 측정된 다른 날의 정보들에 가중치를 반영하여 보정하는 단계
를 더 포함하는 전력망 관리 중 계측 데이터를 관리하는 방법. - 일정시간 동안 분 단위로 기록 후 데이터베이스에 저장된 계측 데이터를 로딩하는 명령어 세트;
상기 로딩된 계측 데이터에서 N시분단위에서의 순시 데이터를 독출하는 명령어 세트;
상기 독출된 순시 데이터와 현장 데이터를 대비하여 결측 여부를 판단하는 명령어 세트;
상기 판단 결과 결측된 경우에 상기 N시분단위에서의 결측 데이터를 보완하는 명령어 세트; 및
상기 일정시간 내에서 상기 N시분단위를 증가시켜 순시 데이터를 독출하는 명령어 세트부터 결측 데이터를 보완하는 명령어 세트까지 순차적으로 반복하여 실행하는 명령어 세트
를 포함하는 전력망 관리 중 계측 데이터를 관리하는 프로그램. - 제9항에 있어서,
상기 계측 데이터는,
전력설비 전력망의 각 전력설비 내에 설치된 계측기기에서 하루 동안 분 단위로 측정된 순시 데이터 및 상기 순시 데이터가 누적된 적산 데이터가 포함되는 것을 특징으로 하는 전력망 관리 중 계측 데이터를 관리하는 프로그램. - 제10항에 있어서,
상기 계측 데이터의 이상 여부를 판단하는 명령어 세트;
상기 판단 결과 상기 계측 데이터가 이상 데이터인 경우 관련 필드에 이상 데이터 여부를 체크하여 저장하는 명령어 세트; 및
계측 데이터 중에서 관련 필드에 이상 데이터 여부가 체크된 이상 데이터에 대해서 보정 처리하는 명령어 세트
를 더 포함하는 전력망 관리 중 계측 데이터를 관리하는 프로그램. - 제11항에 있어서,
상기 계측 데이터의 이상 여부를 판단하는 명령어 세트는,
상기 순시 데이터의 이상여부를 판단하되, 상기 순시 데이터의 크기가 0이거나, 또는 최대값 이상인 경우에 이상 데이터로 판단하는 명령어 세트
를 포함하는 전력망 관리 중 계측 데이터를 관리하는 프로그램. - 제11항에 있어서,
상기 계측 데이터의 이상 여부를 판단하는 명령어 세트는,
상기 적산 데이터의 이상여부를 판단하되, 상기 적산 데이터의 크기가 정상치로 들어왔던 직전의 적산 데이터에 비해 10배수 이상이거나, 0.1배수 이하인 경우에 이상 데이터로 판단하는 명령어 세트
를 포함하는 전력망 관리 중 계측 데이터를 관리하는 프로그램. - 제11항에 있어서,
상기 식별된 이상 데이터를 동일 시간에 측정된 다른 날의 정보들에 가중치를 반영하여 보정하는 단계
를 더 포함하는 전력망 관리 중 계측 데이터를 관리하는 프로그램.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200006270A KR20210092879A (ko) | 2020-01-17 | 2020-01-17 | 사물인터넷 기반 전력설비의 계측 데이터를 관리하는 방법 및 프로그램 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200006270A KR20210092879A (ko) | 2020-01-17 | 2020-01-17 | 사물인터넷 기반 전력설비의 계측 데이터를 관리하는 방법 및 프로그램 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR20210092879A true KR20210092879A (ko) | 2021-07-27 |
Family
ID=77125576
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200006270A KR20210092879A (ko) | 2020-01-17 | 2020-01-17 | 사물인터넷 기반 전력설비의 계측 데이터를 관리하는 방법 및 프로그램 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR20210092879A (ko) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100198229B1 (ko) | 1994-12-24 | 1999-06-15 | 유채준 | 원격제어 및 감시가 가능한 전력수급용 복합계기 |
| KR100702633B1 (ko) | 2005-04-15 | 2007-04-02 | 김민구 | 원격 전력감시 시스템 및 감시방법 |
-
2020
- 2020-01-17 KR KR1020200006270A patent/KR20210092879A/ko not_active Application Discontinuation
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100198229B1 (ko) | 1994-12-24 | 1999-06-15 | 유채준 | 원격제어 및 감시가 가능한 전력수급용 복합계기 |
| KR100702633B1 (ko) | 2005-04-15 | 2007-04-02 | 김민구 | 원격 전력감시 시스템 및 감시방법 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20200117 |
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| PA0201 | Request for examination | ||
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| E902 | Notification of reason for refusal | ||
| PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20210917 Patent event code: PE09021S01D |
|
| E601 | Decision to refuse application | ||
| PE0601 | Decision on rejection of patent |
Patent event date: 20220104 Comment text: Decision to Refuse Application Patent event code: PE06012S01D Patent event date: 20210917 Comment text: Notification of reason for refusal Patent event code: PE06011S01I |